0 R( W0 [, P+ E2 M; w
& d. f: |: n1 p! N" p2 L1 m〖课程介绍〗
4 D/ U) K/ p$ x3 A/ h& F! B- e: 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
$ c6 r9 D5 N( w2 t; \) s
5 v) N, l% q+ V/ ^* f. _* b〖课程目录〗/ l* A B [2 w, \ K% s
1-1课程概述与环境配置
0 h1 Z( u) n0 y5 \1 |1-2深度学习与人工智能概述
) m# G0 t) t8 [9 c1-3机器学习常规套路" \% V# {% i3 y! m4 L6 k8 B- r
1-4K近邻与交叉验证2 s# W8 p; L6 C7 M! U
1-5得分函数4 K0 N4 Z4 E9 c: X; x H3 t
1-6损失函数9 }! l$ }# F2 g
1-7softmax分类器6 c9 J8 I4 m8 p. J
1-8课后讨论与答疑5 L5 D0 G; H; z0 ?5 C% c: K" C
2-1梯度下降原理-
: A( u3 j6 o/ B3 j2-2学习率的作用-+ {( v4 c" u+ K' z5 a0 w/ |& T
2-3反向传播-
& ?9 S, w2 [% v- \2-4神经网络基础架构-! \7 y$ X# \) m# p" M
2-5神经网络实例演示-/ o9 H& B/ {; c& s; O
2-6正则化与激活函数
+ }3 \3 f) G# V1 g# Q/ p9 Y, V2-7drop-out
3 F: t3 v# ]0 I2-8课后讨论
" D- |, V. } l3-1tensorflow安装. K( ?4 a, u+ [
3-2tensorflow基本套路" ]+ g" G* d y: |4 C* ^: ~+ |
3-3tensorflow常用操作
$ g+ |- \0 |' X4 q0 _/ V- {, f1 Y3-4tensorflow实现线性回归9 q% }6 E) }* H3 C+ |$ w4 t
3-5tensorflow实现手写字体5 f4 V4 ?1 t% R$ w/ q& K: c5 u
3-6参数初始化* F. ^1 p# K: \0 A A7 n" }
3-7迭代完成训练1 J1 j$ l& q3 d; h' A) O& }
3-8课后讨论0 ]& q4 Y3 y5 W% `2 N
4-1卷积体征提取
: T( u1 m* L! I+ B6 X: Q2 h4-2卷积计算流程
% n* c9 ^. S5 i4-3卷积层计算参数
. @: D# b7 ]/ I1 t$ m/ }/ k5 U4-4池化层操作
3 M; S# X* s* T& Z T4-5卷积网络整体架构
) r5 @" r: ?1 i( B: L5 d4-6经典网络架构& o. Z% [$ ^! E9 E" }6 v
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 P0 H5 [; Q) R: m, R1 S2 R5-2使用CNN训练mnist数% h9 z) i% m a e4 c
5-3卷积与池化操作
& O6 P$ R0 M6 W/ |, j( k5-4定义卷积网络计算流程 u) Y( D" {$ G
5-5完成迭代训练
0 [* ~$ N. Q' {* l8 ]5-6验证码识别概述6 \) t" I! d6 X& L* s- n: F
5-7验证码识别流程
( r* O3 l7 t6 q! Y; }: }7 Z6-1自然语言处理与深度学5 H. d1 ~' \+ H: o
6-2语言模型, I/ N+ x" H( X9 M- v/ v
6-3神经网络模型
$ ^6 o, n" Q) H0 L2 O1 G6-4CBOW模型9 i' h/ y. H* R; {& ~" o/ @
6-5参数更新
! T' F; l6 d2 L1 e' t& i6 \6-6负采样模型( E/ }4 B8 f5 y
6-7案例：影评情感分类(数据
0 P9 v5 T" W. ?0 [* N8 ^) |( s7-1基于词袋模型训练分类器- y# n( w$ I* i& E5 H9 `
7-2准备word2vec输入数据- R9 ? ?/ p% ~: ~( `
7-3使用gensim构建word25 Y0 M/ K" K! J
7-4tfidf原理
; \. y" M8 X7 X! U' D& f: B7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# k3 ~. |3 y" j5 z" D
7-6GAN网络结构定义
8 R+ k* z2 Z' a8 ?3 ?& ~7-7 Gan迭代生成9 O5 G& {- o% B
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 E: W L$ T- m: u+ {2 v$ \( a4 p7-9DCGAN网络细节/ l% x3 q6 U |8 k& o2 B
8-1 RNN网络架构% K% w' H3 _9 [8 r8 L
8-2LSTM网络架构
8 N8 j; w- r4 D+ w/ u7 p8-3案例：使用LSTM进行情+ s- R; K) _/ t5 T8 g. m& H
8-4情感数据集处理
; n7 i6 G4 V; C( k6 _7 }8-5基于word2vec的LSTM模型' i2 s" f, ]- v8 E
8-6趣味网络串讲（数据代+ b3 _# }. n2 l' {/ b% |
8-7课后讨论版, h' t6 K3 R% b2 V. t9 O
( q4 \( q4 Q# s5 x# ~$ V
4 w3 F: H. z Z. C" f- L〖下载地址〗! Q t! h* Y3 v" G& [8 w
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( K' G5 |4 j! \: l2 c5 J+ ~全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html. {8 D3 d8 e9 z/ \" g: t
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