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〖课程介绍〗
7 z4 S& Z0 e! q# P4 j N此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) T4 P- z1 C$ U; |4 Y9 G) {
- q- T5 y. ]! @' n3 a" r〖课程目录〗
2 J3 |+ ?; l" g1-1课程概述与环境配置
: m% v$ B- c& Z, G: _. q1-2深度学习与人工智能概述
" R' h( {: H8 V. P( @( O9 b" p) z1-3机器学习常规套路$ Q: U0 _4 @% J4 F
1-4K近邻与交叉验证, }( G+ j/ p' W' S
1-5得分函数+ A1 N# i% P3 G/ S8 s
1-6损失函数
8 e* w% P# v6 C5 f8 A5 _3 T& j1-7softmax分类器
$ k2 U/ m9 _8 s% k/ X! |$ n$ v' s W& C2 g1-8课后讨论与答疑0 |" x$ |8 U: t, y5 b' V# f
2-1梯度下降原理-
* ?) |' }; L( g2-2学习率的作用-
/ C+ Q$ K! j3 C' _. K# E6 i2-3反向传播-1 `) T! b4 [ K) j/ [
2-4神经网络基础架构-6 f& M+ O% A& {8 H6 [% X3 j' i
2-5神经网络实例演示-
0 G* l6 V% t/ F: Q& [: z9 O2-6正则化与激活函数- D; m% ?; i- l% i8 Y4 h
2-7drop-out/ y, K) u2 y! p1 Y/ }( i* j
2-8课后讨论0 K/ `( ]+ p+ W. r+ K$ J: a9 Z
3-1tensorflow安装) j0 o# R5 U3 g/ h
3-2tensorflow基本套路
1 s T! e! K; t. J3-3tensorflow常用操作
- K* T5 E$ B, U9 J* J* R" ~3-4tensorflow实现线性回归
4 s5 R( _5 Q1 [, z. a( X3-5tensorflow实现手写字体, k1 f& _- Y) i* L
3-6参数初始化- y1 H* R9 v5 V$ L& v8 r z7 a- p2 b
3-7迭代完成训练* T( A6 X! l$ s, U% v! K
3-8课后讨论
# U3 k5 E! V2 n4-1卷积体征提取- R T, {5 U( k/ t+ C
4-2卷积计算流程
# u- K, q! N& e4-3卷积层计算参数9 [5 V& w$ u* G+ V4 y! K0 H3 l
4-4池化层操作& z; w5 A3 ]3 U" v( d7 \# h4 n
4-5卷积网络整体架构, |5 Z' R0 o* K. p7 [4 }. `
4-6经典网络架构
# ~8 K7 ^3 [3 x8 @' J2 m+ f. P5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
6 e- Q: [4 T. [; L, V5-2使用CNN训练mnist数& e6 _. p4 f. ` Q' j
5-3卷积与池化操作. u+ l0 t" X- ~' Q5 k
5-4定义卷积网络计算流程0 N$ [% I3 k7 t4 Z
5-5完成迭代训练" G k) f8 r8 ]9 ]7 i1 \0 \) @: c
5-6验证码识别概述% F+ Z! [/ I1 |1 [& _
5-7验证码识别流程1 n4 E8 a9 y' }6 W/ {' J, [* f' |
6-1自然语言处理与深度学* Q0 T s0 ^( T5 p c' T1 z8 u
6-2语言模型
' j; l! Z% h# j6-3神经网络模型* l1 s D9 w6 `9 B: i
6-4CBOW模型4 {+ [! V+ f& g. u5 t4 h
6-5参数更新
4 U4 f# M, g8 S( |3 T$ X6-6负采样模型* @0 [7 t( |* X4 x" c
6-7案例：影评情感分类(数据* f6 D0 W- m( Q' s
7-1基于词袋模型训练分类器& W1 u8 A- ~- m1 i* S: j% C
7-2准备word2vec输入数据; |# r0 ?) D8 L0 g; m U8 y
7-3使用gensim构建word2. n% G4 ~- J/ y+ s% x
7-4tfidf原理# N& W' C1 D$ `/ z/ k+ j" u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" X/ y, l6 H/ j3 c
7-6GAN网络结构定义
2 g$ M/ s3 s. i1 J( N7-7 Gan迭代生成" l3 F) Z1 @0 x, F; n5 n
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' c( G* i/ O- |8 I7-9DCGAN网络细节0 `* y1 V3 `+ r: Z% q& f8 m3 t
8-1 RNN网络架构
7 ~% ]2 i+ q- o. i e8 q0 B8-2LSTM网络架构
+ X& E9 X$ J0 W$ W0 \8-3案例：使用LSTM进行情
6 y8 k; K$ w/ i5 H4 |( v8-4情感数据集处理
+ w% b6 w8 \+ [2 N0 H8-5基于word2vec的LSTM模型
4 V& O2 k% i% V2 o- @" L8-6趣味网络串讲（数据代) t+ V% n; y: |$ b' B
8-7课后讨论版* V3 V/ T* B2 i0 H$ m; `
3 V; d' w8 P+ @* d
& ~- ?- M& C- | v〖下载地址〗$ H! u' o8 x7 A3 d& Y
$ S& f0 l$ U9 i9 q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗5 |+ q: D! c p! m; s0 F1 P: e& Q
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