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% c! j; W2 R$ @% L% a〖课程介绍〗
. f: ^ z8 _) C$ `! ?6 m此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 Y) j& P1 v6 A) t$ }
8 }! X( m2 u, w/ W" q( u
〖课程目录〗( \; p0 N, D' ~7 Y4 n
1-1课程概述与环境配置& A1 \" j. z; F; r* v
1-2深度学习与人工智能概述; O2 i& ^- \7 n- }! R
1-3机器学习常规套路
3 G9 m% @# s0 `1-4K近邻与交叉验证& v) x8 Z2 L' } y6 D
1-5得分函数" v% W' ^$ T# t% u+ E! u' X
1-6损失函数% E* ?; r0 k. I, Y; d' ]3 W
1-7softmax分类器
! ~9 J6 A( M4 j0 ^1-8课后讨论与答疑1 X8 t( W) l( C: `4 Q2 D
2-1梯度下降原理-
* E: q# G$ W: Z! T) F: @2-2学习率的作用-9 a4 s& R' P; n+ s1 Q& x
2-3反向传播-
; j- R5 X5 _6 @0 H2 d2-4神经网络基础架构-
$ d, U, D& e1 e6 S5 j2-5神经网络实例演示-
. d3 p* [) k* u! j2 [4 y3 `! u6 y2-6正则化与激活函数
$ Z, w- |+ R# B/ E" O+ S" Y2-7drop-out6 f) s) l9 R% e# d4 X6 m. K- B/ Z# `
2-8课后讨论
/ T& a/ F! ]; T# z! B2 F+ O3-1tensorflow安装
2 Z' I& a @, S) T3-2tensorflow基本套路
3 c( ]- |& ]) {6 Z9 k" {" e; N3-3tensorflow常用操作* j& e# t4 a5 u* t. b0 d4 O
3-4tensorflow实现线性回归
, B( P( Z2 p) o% O1 Q2 m. L3-5tensorflow实现手写字体
* V2 m$ n' ~5 V$ N3-6参数初始化' f# q2 H+ u R b/ t' g1 ~/ y( J. I+ }
3-7迭代完成训练
' }5 I3 h: G: s% F3-8课后讨论
9 B; x0 k6 I C% b: M n4-1卷积体征提取
+ D9 y) r! Y* Q4-2卷积计算流程- E8 ]3 L0 D4 d% x4 f8 Y
4-3卷积层计算参数0 y% B- w# R) T( ~% o h
4-4池化层操作- {. |0 t P5 l1 G( C
4-5卷积网络整体架构
1 U, @( g: k3 I9 Z, `' m; h) H4-6经典网络架构
' Q; h3 Q/ i# _2 a5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）/ c2 A; a( R9 O$ w) \. f! [
5-2使用CNN训练mnist数
) v7 j7 W; I$ a5-3卷积与池化操作
! g" `, Z) `3 b" P) @6 \* f5-4定义卷积网络计算流程
1 o1 K) ^! T1 z8 Y0 z+ k# M5 X5-5完成迭代训练
% b6 Y( t s3 p! Y5-6验证码识别概述
; l7 O f/ r( H6 l" Y: \& ~5 j5-7验证码识别流程8 a4 W+ f+ s, E! H
6-1自然语言处理与深度学7 L9 } K5 ]2 n: m2 b& `
6-2语言模型, ], N3 C: G. `1 f& n# Z
6-3神经网络模型
! i# n' c% _+ ^/ S6-4CBOW模型
) G9 n, V k! E; B8 M# d2 p6-5参数更新) m/ n3 s" Y8 U: H1 A: O' K G" o
6-6负采样模型
8 m* b J$ `% e6-7案例：影评情感分类(数据
' L* r1 t! h' u6 l6 m* \0 R7-1基于词袋模型训练分类器6 q5 s/ t( S5 z" [4 f
7-2准备word2vec输入数据
' p1 q9 h0 y. ]+ ?" }' [7-3使用gensim构建word22 A4 |& ^6 N( `
7-4tfidf原理
- w4 s' Q! R' M9 Q) J$ V7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' `8 m- L4 a( ?& F7-6GAN网络结构定义4 C* e3 s/ W$ b3 m, s- s7 U
7-7 Gan迭代生成
3 r B& w0 U) e' u7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ Y {6 @& S! d/ y& s, Q7-9DCGAN网络细节
$ n5 i' F2 v6 j# c% h0 j2 @8-1 RNN网络架构& x/ t/ R4 B7 |+ t' y- s
8-2LSTM网络架构
8 O" V9 d' j! K8 p* X8-3案例：使用LSTM进行情9 A1 e1 H; b, x$ }
8-4情感数据集处理
2 M/ a) a; g w2 E' m# X8-5基于word2vec的LSTM模型
6 P- v( M& q7 t' E. i$ S8-6趣味网络串讲（数据代1 C! J5 D1 ^, e7 R, c4 k+ g9 [
8-7课后讨论版1 U- l8 P; e, W3 P; E# J
- N' J: X* W, k+ c2 l
3 @6 {+ b) s3 L/ k- ^
〖下载地址〗
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! e* G. g2 Y" k; n. [: x0 [3 s〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗0 k/ }8 o) Y3 v6 h
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