% t& @, {$ K3 t8 c, b9 ~# K! L
5 j* c1 g6 i+ x% A〖课程介绍〗3 q" Q+ ]# @* ^; }) C) \& R
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* w+ ~8 T3 Z; X4 ^0 C. C) j
. b ?) X2 ?0 @9 ]3 D8 R% @1 g
〖课程目录〗6 B7 q+ Y+ F7 U& T
1-1课程概述与环境配置
' h+ A+ K; c7 {5 c1-2深度学习与人工智能概述
7 Q u' b+ h1 ?0 D# J a' h1-3机器学习常规套路
% J3 @3 h) K& n" j1-4K近邻与交叉验证& F: y' [/ x8 e/ Z$ i$ U4 y
1-5得分函数
' q* Q0 b4 U7 X1 g4 ]6 g% W1-6损失函数
$ t. \& J ], ]2 m# \& g1-7softmax分类器- z% _+ J: {' y+ ]* w n; m
1-8课后讨论与答疑
3 Q4 g3 t* F7 {. Z! U. K0 K2-1梯度下降原理-+ {$ l: U. |- N$ x9 c% I3 i
2-2学习率的作用-
! i7 |7 \# K4 ?' i3 N2-3反向传播-
$ R# b8 ?( t4 E( c2 a2-4神经网络基础架构-
" @ ?- z9 T2 d& Z3 `9 L9 K2-5神经网络实例演示-
+ W2 o/ P! P: X8 Q6 U3 N4 o$ T2-6正则化与激活函数
( \$ F4 w3 Q) E! m5 c8 k& O1 I/ e2-7drop-out
& m& r- c6 x1 D9 n% H4 `- ^9 Q: u2-8课后讨论5 O s# b6 s! |+ w8 w. k
3-1tensorflow安装
8 }9 }0 J7 ^9 z, o( p9 x3-2tensorflow基本套路
2 V. z# n6 W8 U/ @% d. d1 Y. H1 t3-3tensorflow常用操作. `! e+ H; @: `: o3 u
3-4tensorflow实现线性回归/ C: n/ R0 V6 Y1 }
3-5tensorflow实现手写字体
8 f4 ~4 u1 e# {* } C9 g/ `3-6参数初始化
8 k0 j! Z; F9 M4 g" W1 _: a' h3-7迭代完成训练) b% s& ^8 v- ^9 G3 `6 Z
3-8课后讨论7 K9 K' S S; ^7 Z" d$ [
4-1卷积体征提取; C) C% G2 E# e! p" U8 k* F0 r
4-2卷积计算流程; Y, l6 }; H& R6 |8 F, \
4-3卷积层计算参数
/ G& }, r1 ]8 |& }+ w+ L4-4池化层操作- V) a: z; K e {
4-5卷积网络整体架构6 F. F, Z. |) u' G% F' V& t
4-6经典网络架构
1 i2 g' T& C; E( J! s: Z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 `! {) O, c9 [5-2使用CNN训练mnist数
( f" A7 J$ I+ B' Z8 L5-3卷积与池化操作
9 C7 F0 c4 Y+ N- ?2 X# U$ r5-4定义卷积网络计算流程; R# s- I2 _* s6 w* y) W- p, A1 b
5-5完成迭代训练
1 j, \. p5 `- b+ h/ L/ z. q" v5-6验证码识别概述, b: V3 {* L" K- A5 a
5-7验证码识别流程
/ \7 G" n7 s5 \. L6-1自然语言处理与深度学 X1 y: Q2 x) d
6-2语言模型: d% e, [0 v: k: U
6-3神经网络模型
. O1 B& t! u9 l+ i" w' t4 o8 Y- d6-4CBOW模型) c% w5 g" c+ r0 f1 f- }4 ?
6-5参数更新( n, L/ j% m/ m$ l5 J
6-6负采样模型
" } g. F1 _& h6-7案例：影评情感分类(数据
, ^% g. V6 q4 w/ m7 A! \: t- G3 t/ M1 ~; U7-1基于词袋模型训练分类器/ z# B0 c |* r
7-2准备word2vec输入数据2 `0 `( h, y* u d9 ^
7-3使用gensim构建word2
( y% r. L) j) u( O& Q7-4tfidf原理
5 [$ B2 k: [! I3 O4 ]' t0 [7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 P9 ?4 a8 D3 ~' ?7 `0 M6 }5 m. Z( |7-6GAN网络结构定义' \/ `) \! o) N9 R7 u
7-7 Gan迭代生成
2 d: l* k- E/ [$ k2 |7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# v4 } E i* o7-9DCGAN网络细节! E q2 k/ q# b" z
8-1 RNN网络架构! L# ]9 X- g' `, `. Q- N: z& `
8-2LSTM网络架构+ n9 L8 w/ G5 F1 Q' w7 L$ Z: l
8-3案例：使用LSTM进行情) P% W( n. L- k/ \! w( W: p4 n. v
8-4情感数据集处理! ^: n1 }* ]- p7 C9 \6 l/ e, P
8-5基于word2vec的LSTM模型
( B6 ~& ]; V* J* ~" k+ h8-6趣味网络串讲（数据代$ z$ P0 H; W5 d1 F$ C' F
8-7课后讨论版
/ a, I8 \4 C B) G, b
' z* \7 W" p+ l& j5 `, p
1 P$ R+ }8 w' |3 @. V$ L' Z3 }- ~〖下载地址〗, _# N3 l0 F4 y" }0 q0 \* _
: U( V' X" g+ Y0 r/ F! h: F〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗" M( T# Z* d2 J& M7 u- T; v. |
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