) U6 V1 M' g" d6 R4 Q9 d$ r
9 i* k5 y5 J* s' H6 v
〖课程介绍〗
* W ?* ~0 ^9 q$ V7 A+ n5 S* 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
2 c7 A% x0 o% c% w4 y* }0 t/ y/ M
; z! g: F* D/ c; R〖课程目录〗
" V& Y# X' ^; F. t* ?: Y; N1-1课程概述与环境配置" H6 K J6 [" L; f1 `1 r% P; c
1-2深度学习与人工智能概述+ H/ c! @# U6 \- V
1-3机器学习常规套路/ D- e( S+ G& r4 w
1-4K近邻与交叉验证
: H3 S! @! S* k( X6 G1-5得分函数
; @* j8 Y4 O( M/ k6 [1-6损失函数+ v- z, j: _8 l! b- b
1-7softmax分类器
W, B: J$ B8 K% G1-8课后讨论与答疑
" z6 ~% D% s& K! F! { K# N9 W2-1梯度下降原理-1 q- Q) `0 h( o0 L; t M) J4 \, O
2-2学习率的作用-
% f x4 M" e R- @2-3反向传播-9 E) r; s; `9 { m5 e4 f: S
2-4神经网络基础架构-
% V0 G8 R) Z J+ h2-5神经网络实例演示-
5 ]2 g8 c. q! P2 J2-6正则化与激活函数
$ k6 N2 a; B0 I j1 \$ s2-7drop-out. J0 t* ^, W& f/ ~
2-8课后讨论* H# y% s/ G3 h4 t- @& I6 \) ~
3-1tensorflow安装
) r* ^6 a v: t) j+ n* P3-2tensorflow基本套路
/ A+ ~3 T- H- ?7 o3-3tensorflow常用操作4 G: e8 m4 L* d% Y5 ^+ A
3-4tensorflow实现线性回归
9 N" N# ]( l6 u i3-5tensorflow实现手写字体( c% O5 ` A9 |
3-6参数初始化
4 y" t4 y4 J* K1 a3-7迭代完成训练4 R0 u, t" S& ?8 _5 l7 z' k
3-8课后讨论+ _6 j) c/ S, }: D; ]
4-1卷积体征提取# q. t7 }: F( n, Z2 e
4-2卷积计算流程3 C2 |1 @2 ~% G4 `+ U2 r- g
4-3卷积层计算参数3 E! q4 X4 P' ^4 Q3 `+ n
4-4池化层操作
( P w8 E5 g) S2 k/ P+ F- Q& D4-5卷积网络整体架构
' H, i/ z9 K' r5 ]7 D2 g; q' o4-6经典网络架构
0 d, {' t- D) \5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 p" |3 Q5 }. `
5-2使用CNN训练mnist数& b, U6 h/ V0 b2 p: i0 u
5-3卷积与池化操作) L" g; v6 F$ ~& i/ P9 r- _- e
5-4定义卷积网络计算流程1 x8 @3 X! {+ V& Y3 r
5-5完成迭代训练( {( P5 @7 n* J! M4 \! w6 s' U' ?3 K% |
5-6验证码识别概述
4 I5 L$ W. f& x0 [: T7 J5-7验证码识别流程+ C6 H! N5 V9 _% u4 z6 }/ G
6-1自然语言处理与深度学
' L) C3 F( E" f4 a' [& n9 ]! v8 O H6-2语言模型$ o& s2 @# w, |4 Y2 T4 n1 b- O
6-3神经网络模型( @5 y E/ S& ~0 k3 x7 U
6-4CBOW模型' H/ s6 L. V5 J. L
6-5参数更新! }& T" u. k; v4 ^5 s& [' F5 I& }
6-6负采样模型
0 W, W9 y3 ]3 A c P3 g6-7案例：影评情感分类(数据
" `. w0 @) q& _# {& O7-1基于词袋模型训练分类器
' B \3 ]! j N4 U# d$ Q& u7-2准备word2vec输入数据
+ Y3 D5 S) j% k6 e7-3使用gensim构建word2 [. I7 C; [3 A: K5 _
7-4tfidf原理
! H4 N7 Q0 S! m7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" L2 G- g& i0 D. y$ g+ n1 Z
7-6GAN网络结构定义, {' I/ V+ N+ }( {' f( r' i$ A
7-7 Gan迭代生成
: x' D3 @$ J6 I# d5 E7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 q2 B0 L, F9 p9 q% [( R7-9DCGAN网络细节' N- N# s- q2 Z t( q% ^
8-1 RNN网络架构7 v: I7 p _: s/ G3 B/ y M5 u
8-2LSTM网络架构; G6 z: T7 G: e4 c: `5 H+ R; P3 H3 t% F
8-3案例：使用LSTM进行情8 w1 h* m6 @; B- Z1 h9 M3 ~
8-4情感数据集处理
5 P+ d1 E a/ v; T& Y- b4 c& j$ Q8-5基于word2vec的LSTM模型
6 r+ M$ ~$ F: e% t( d( q8-6趣味网络串讲（数据代0 ]2 \, Y/ t* y/ S; R6 n- J
8-7课后讨论版
. ?9 e& {) g" r* n
: s7 C* | {+ m# G, x) N2 v8 {, g2 y1 M
〖下载地址〗
5 ^" }/ m, L% W' Z' \( M" I0 o @
; q4 J W J- `& `% e7 M〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗% g* s! ~& A. p' @
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