3 k; M4 O. w% k/ V( h! l% {/ w$ A7 P% `' i" g: g) I
〖课程介绍〗
d# d K. O8 G8 h6 _2 F此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) T, |# J7 h4 G2 d. M! |
( {$ K! r) _& l7 _% v
〖课程目录〗
. A# L: N: I z3 B! j1-1课程概述与环境配置/ M. m# X; f* f9 y8 T
1-2深度学习与人工智能概述+ H! S s }: w8 f u9 |
1-3机器学习常规套路! o" ?+ S8 F2 z0 K4 l
1-4K近邻与交叉验证, B" b z9 v* t$ V; u* {
1-5得分函数
6 F- Q- s: Y8 E1-6损失函数
( H: Z, |" n2 |: k1-7softmax分类器
+ V6 V* s- H5 b; ]3 l1 ^1-8课后讨论与答疑
+ u4 L; }( O3 [8 S8 g2-1梯度下降原理-
# j- R6 S q g6 Y0 U1 B2-2学习率的作用-
* h6 K1 P4 e" R6 E2-3反向传播-. A6 k4 x5 H) E
2-4神经网络基础架构-. U* I; y9 W; K& m2 { ]; Y/ @; j
2-5神经网络实例演示-# X, a* J# D+ {1 l; w- c
2-6正则化与激活函数3 ~8 B6 \- o0 }3 T/ B
2-7drop-out
: {/ ^6 }+ }6 z; F4 x2-8课后讨论$ k+ |. e" H9 P) D6 ?
3-1tensorflow安装
: g) F+ k B9 n0 q/ a3-2tensorflow基本套路. {. j3 E+ J0 P9 c0 h; ? G; T; p8 I" u
3-3tensorflow常用操作2 V% k2 O/ h1 ?" k
3-4tensorflow实现线性回归* ~+ n. `. M' [8 }4 n# h
3-5tensorflow实现手写字体
7 ?3 [. e) Y( E( s; X0 B2 M& }# n3-6参数初始化% }( C. x+ C7 `) s( ^
3-7迭代完成训练, I6 L3 L+ ?% R( J. |3 Q/ T' W& M: E
3-8课后讨论! W# @6 B! d! Y9 t
4-1卷积体征提取
@4 l0 N# U- y) l4-2卷积计算流程% b: U& Q1 X3 ?
4-3卷积层计算参数! |, c0 k, l- A8 i: A! F- B
4-4池化层操作
2 U; x1 P9 e; i5 q& J4-5卷积网络整体架构
$ P8 l, N) ]7 p: b# {. {7 K$ [4-6经典网络架构
# Z p% B4 |2 X+ Z" d5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! X7 M8 z4 q7 v6 i2 z2 h. F5-2使用CNN训练mnist数
: L( f1 y- ]6 ?5 r7 S. [ W$ v5-3卷积与池化操作5 b# x" D+ p5 D, m; o2 Y& {
5-4定义卷积网络计算流程
0 m/ o7 d$ i- |0 Y; t1 n' \) c5 _9 t5-5完成迭代训练
& ^$ g3 v/ ?8 _4 U# G' e: \0 L/ T5-6验证码识别概述' i" z! j9 [8 {( N9 k8 p
5-7验证码识别流程( O% t2 t% G4 m; t
6-1自然语言处理与深度学& W% v' A+ m* N, I4 X* `1 M( v
6-2语言模型
; ~9 e0 w6 C F9 a6-3神经网络模型$ D# x$ g$ Q4 \1 s, p# e
6-4CBOW模型3 U. y7 N; U/ O$ p, f
6-5参数更新
4 Y) d( U8 M3 f: v6-6负采样模型, s3 E5 U# u- p+ F
6-7案例：影评情感分类(数据
8 G6 p- `- @; q' z1 B4 ]7-1基于词袋模型训练分类器
/ D* Q. v* m7 C/ |8 O _& G7-2准备word2vec输入数据" @, C3 J8 w6 g, k" k, A
7-3使用gensim构建word22 b4 E; k9 p; A, h% W8 v, H
7-4tfidf原理: Z7 f! }5 V T, X6 l" b. B
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 x- O1 k& v. X0 `! b. ?; |2 x, J7-6GAN网络结构定义# b5 |) q1 y7 Z/ c8 l
7-7 Gan迭代生成
6 @. n B \: }# U P* C9 g8 X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 j3 _( D6 R. [! J W$ t
7-9DCGAN网络细节( q% G3 X, d$ A$ p' |) `0 b( d7 R
8-1 RNN网络架构1 b& |& T/ p- w, s
8-2LSTM网络架构' n, L- b6 E9 x
8-3案例：使用LSTM进行情
$ n' u1 h7 I' c2 C- h+ z* Z: C- Y8-4情感数据集处理, j* `7 u; H# c. P( S4 F& h
8-5基于word2vec的LSTM模型, R7 T0 N/ w) Z
8-6趣味网络串讲（数据代3 N& V( [, k4 k& k- J* W
8-7课后讨论版: K, k) }! n1 M( r' w+ D/ s1 B$ J
9 x7 g& \: b+ w6 X1 c
) }! O( W/ n6 f
〖下载地址〗
- W% ~- i' J, G2 v: O* `2 f
+ j6 C! m: F$ B$ ~; Z- D7 i〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& D. e) X9 D( U7 I
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