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5 c: D7 X K9 }0 N6 S〖课程介绍〗
7 ~" W5 m! g1 ] q& A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 P2 ]4 Q" F, l2 ^! l( j
0 F6 H9 G5 s5 t$ y# }
〖课程目录〗' Y6 \; e2 ^2 Q7 s
1-1课程概述与环境配置7 U' a9 p9 {5 x9 k! i5 s
1-2深度学习与人工智能概述
8 L( M5 R/ ]& K* d% F1-3机器学习常规套路# ?0 T9 h$ c7 h* v
1-4K近邻与交叉验证( E! e% ]0 c1 m7 Z& S9 ~- _
1-5得分函数
3 ]( F; }% M( T+ ~2 b1-6损失函数
. d9 N+ H+ @- h$ y6 N1-7softmax分类器% O: D+ |* T5 y7 }+ ~! w) l
1-8课后讨论与答疑
' d2 X3 i9 P" E% ?0 O8 A' Y2-1梯度下降原理-
' P5 g, }# v* P* j# e0 c2-2学习率的作用-
1 A) o6 [1 Q% I: d2 H6 D& X8 R6 R2-3反向传播-( Q4 i# _9 H6 D. G8 k; D
2-4神经网络基础架构-
; a0 w: ]: Y0 a$ P+ ]+ S; l" s9 e8 [2-5神经网络实例演示-* t) |9 P& ]0 e
2-6正则化与激活函数2 }4 J- {6 h. N7 f( \
2-7drop-out
2 _6 Z/ l: J( y2-8课后讨论! W G3 v; g7 k& L
3-1tensorflow安装! X" H# V: r% S7 }" g. ]
3-2tensorflow基本套路2 X$ E6 c1 J2 v6 [+ n" M7 d( |- S
3-3tensorflow常用操作, R' U O" S/ M, W
3-4tensorflow实现线性回归
3 f8 }$ w% B% g6 c3-5tensorflow实现手写字体% e9 e: ^$ b+ U) O
3-6参数初始化
" L' ?2 P' p2 O9 t1 _- `) X, X6 ^3-7迭代完成训练
+ y2 ~2 u3 [& f& I% ?+ w3-8课后讨论
# Y; s U1 M7 O: }* v- M4-1卷积体征提取
/ t T; h5 P9 y" ~/ }5 ?7 D4-2卷积计算流程
3 z, T2 I* m6 q4-3卷积层计算参数0 J% Z, E4 x3 ^
4-4池化层操作
+ A3 d7 F6 `) `# D$ P0 X) W3 V! Q1 u4-5卷积网络整体架构
) q! R2 q2 n+ G8 y( O/ n! g4-6经典网络架构
2 p# {7 P# L+ R7 i2 ?: |. D" C1 M( e9 E. O5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 ^0 Q% m7 n; W( F3 x: b# M& H
5-2使用CNN训练mnist数0 i, p' U3 y- _; o; _1 O
5-3卷积与池化操作
, ^, j3 {- p* O' h* a& K5-4定义卷积网络计算流程
- b! A8 m% r. W. ~. Y& j5-5完成迭代训练0 B, u0 ^+ B1 J* y9 l$ V
5-6验证码识别概述
+ w# b8 N$ E' I" _5-7验证码识别流程* C a. U: I. p( ]- c' ?
6-1自然语言处理与深度学. k7 x& b. f3 Q$ h) O: O/ F
6-2语言模型. h$ a7 y* N+ x+ O: ]8 _7 g+ f( u
6-3神经网络模型! o* H% }2 ~) ^' j
6-4CBOW模型5 ]) `, ]. R2 ^1 T
6-5参数更新
- {* U/ D! @# |* e% k2 A) E/ W6-6负采样模型
3 r0 q+ p4 P9 h( D2 J2 X6-7案例：影评情感分类(数据, o' P" \/ K; x3 d" w' v2 }" F+ a: i
7-1基于词袋模型训练分类器
( O C* n& ]) F1 L$ H' v7-2准备word2vec输入数据
F" A# Q, [2 A" A! ]) _$ j+ {7-3使用gensim构建word27 l4 `9 @" l7 b" V- M4 \
7-4tfidf原理
$ e' b7 Q8 N4 r! U5 G3 ~% u) s: P7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) y6 V1 U& C) l+ O! q5 a2 E* I; K9 G
7-6GAN网络结构定义
6 J4 ` u) \4 h# D3 Q: @/ r- P7-7 Gan迭代生成8 F2 x3 w$ e8 J4 u
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 c' Z7 G* ?8 l1 ~& F# D7-9DCGAN网络细节( k+ a2 P# j8 N2 @6 @
8-1 RNN网络架构; N2 ]$ J1 V/ B0 a! t7 h5 D
8-2LSTM网络架构2 R) ~& x) z- }( |: d2 I0 c
8-3案例：使用LSTM进行情
9 }( a+ d. Y' H# _3 G3 h0 U8-4情感数据集处理" `4 v8 z6 ~& V9 y7 d. ]
8-5基于word2vec的LSTM模型
/ i) o+ T9 T! M4 F: C8-6趣味网络串讲（数据代- O8 _1 J. q1 H3 P1 `
8-7课后讨论版
% w9 |( Z5 p8 W- ~
6 u/ f! e ^, w M1 F( p
- T- k. ^6 [& v) T0 [. a〖下载地址〗
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9 h9 J4 ]5 d3 w/ {〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 P! |3 K4 T) V5 y7 H
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