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8 ~2 c0 @6 r. W; b9 f: i x% r〖课程介绍〗
1 D; c5 z5 h4 J% R2 d/ q( z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 C, `, T: Y7 X5 p" A. F* G9 J; t
# Y) l3 r3 J+ W
〖课程目录〗3 _8 z! C7 L1 S
1-1课程概述与环境配置3 F) t) k/ g; H
1-2深度学习与人工智能概述 _* h. S0 S; r# M
1-3机器学习常规套路
; E. w- t1 h3 R) ]4 Y1-4K近邻与交叉验证
+ c. z, g8 ~: P3 i9 b7 L2 n1-5得分函数
) X- \# |+ o; _& {( A. H6 c# t1-6损失函数0 p# M0 O% S' T0 Z0 l
1-7softmax分类器' G0 } a3 k, q- H2 Q
1-8课后讨论与答疑, [2 L5 H7 u, @8 w4 K. b6 b s
2-1梯度下降原理-$ b6 h/ D! L0 m) q8 @2 U
2-2学习率的作用-5 B/ G3 V: L" [( x$ s4 N) M, ?
2-3反向传播-
1 N1 K( j* E1 I, D2-4神经网络基础架构-5 k/ \3 g: g( d7 @( r
2-5神经网络实例演示-% i6 n ?3 H4 R# s c# K
2-6正则化与激活函数" p7 o6 L9 y. A5 o
2-7drop-out
9 q2 o1 H& d& C4 O7 {2-8课后讨论
. M, e; W: a! I Q$ Y; m' @+ X3-1tensorflow安装7 t/ \/ U5 J {1 m# d
3-2tensorflow基本套路' F( s1 j) L. E
3-3tensorflow常用操作
* f6 I. T- \, Z6 B! P3-4tensorflow实现线性回归
( \$ O) q9 X+ A/ a' Y& j3-5tensorflow实现手写字体( t' m7 D2 f3 O' B' N
3-6参数初始化
* d+ t4 B+ e8 ^2 Z4 \$ x3-7迭代完成训练0 `/ e/ h6 c/ l0 [5 h
3-8课后讨论
( F r+ l% [/ q8 e+ C! R1 ^) h' L, N; I4-1卷积体征提取4 P; ]* j3 S1 k8 [% [
4-2卷积计算流程
( ^) `' c* E: [/ y4-3卷积层计算参数& @6 |7 \' C3 y7 L. T
4-4池化层操作0 s5 y1 o* K) \9 }# [; T$ i
4-5卷积网络整体架构) t$ Q7 b6 ]% d: e6 Q. R
4-6经典网络架构
9 I- c8 ?7 j1 h9 @5 a' x7 p; r5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 O% s' M$ B4 T( L5-2使用CNN训练mnist数
E" N: G9 Z9 G; n& {5-3卷积与池化操作
/ J: g1 m' v+ M/ f" y& ~. e5-4定义卷积网络计算流程
8 J+ K$ Q1 w7 a$ d7 R3 ?5-5完成迭代训练
4 Z* t! r6 i* W5 v* g7 R* s9 `5-6验证码识别概述
4 ?. m0 J T2 d: D1 s9 K# f. ^) A! y5-7验证码识别流程
6 G) K: N* @3 l2 \9 q6-1自然语言处理与深度学' C! |1 |; Y, |& _% m" m2 q
6-2语言模型
- |; k% [) V8 c& e; |! ~6-3神经网络模型4 \( y2 R" J4 ?7 x* X# N
6-4CBOW模型5 y- b- d& N+ j, C/ [% A
6-5参数更新" T$ V4 \& C; U" K( b, ~1 q5 ], n
6-6负采样模型
- B+ a( q* D2 r6-7案例：影评情感分类(数据
# f! c* c" ^( o6 X9 F7-1基于词袋模型训练分类器( u! u0 X9 M6 ]- t; {; }7 i% D' x( p
7-2准备word2vec输入数据
5 }% x' k) ^6 r4 {- S7-3使用gensim构建word2
4 X3 Q- r# j8 o {2 K i7-4tfidf原理5 F H; Y; [* Z" q
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. j: t& j( a5 V8 R0 w+ p G7-6GAN网络结构定义8 j4 _3 a& k, h' k/ l
7-7 Gan迭代生成
8 j2 E! x8 P. h/ Y# V! E4 v7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- p/ D% s$ d5 S' {7-9DCGAN网络细节" p1 o& _1 U- \* p* Y0 B
8-1 RNN网络架构9 v* J6 W' y, E$ ~9 }
8-2LSTM网络架构$ g8 m1 P* y* [# w0 h
8-3案例：使用LSTM进行情
& q# O1 @4 F' P" J9 I4 q1 |$ h( z8-4情感数据集处理" C/ l( F8 l5 H. ?% u- V
8-5基于word2vec的LSTM模型1 x$ m. i8 T7 M m K: L/ w/ ]# b
8-6趣味网络串讲（数据代( W* \5 C5 _; x2 t" Y
8-7课后讨论版; N! c! f/ T8 f( b. q
/ z, n) L; |( m1 W' k
0 _6 B* P: ]- Z/ R: V! s〖下载地址〗, V" C/ ?" H0 o2 ~0 Z
1 h! ]8 X3 o4 W3 N" ?3 Y〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗- t( B5 b: V$ V" y7 r" n/ ]- S
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