u% j, Y: t: [8 J/ t8 ^; Q) f
( p* b$ A1 @7 T) v0 G7 P3 g- C, o〖课程介绍〗
$ ^) {0 R; t5 a1 {2 M2 D此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
/ r& o4 i) S& _! C4 {; q/ B, p7 E K! F. O+ A! C
〖课程目录〗
/ C1 ~2 J1 v0 z5 }, p2 ]* W* q1-1课程概述与环境配置
# D% q* A2 N j9 s9 k1-2深度学习与人工智能概述) B- |# y( E/ S( L5 e/ {
1-3机器学习常规套路4 @6 R; \" W; O, u" b
1-4K近邻与交叉验证
/ r- @9 n% k2 M* Q0 l( o3 `1 ~1-5得分函数
8 T$ v1 a) T0 b) v0 a- D4 k; W, I: n1-6损失函数
, E, Y; P+ x* W6 O1-7softmax分类器
6 q. @0 u8 n" V J$ M+ Z1-8课后讨论与答疑4 w7 P9 A. [6 h- [
2-1梯度下降原理-
( {) z8 @$ H! F; p7 e( u) L2-2学习率的作用-
4 P& M6 l& y2 Q3 t+ z% h2-3反向传播-& b1 r2 D! `7 A! K7 O# B
2-4神经网络基础架构-
( Y5 Q8 `1 M8 ~, {$ r2-5神经网络实例演示-
7 }7 ^6 ^/ k! w& `9 O2 K2-6正则化与激活函数2 E" V$ W7 I1 @( }& F, D, \3 w
2-7drop-out8 U3 ~& Y; P& _6 V" Z0 l
2-8课后讨论
4 g8 V2 C2 S1 k9 k2 t+ l" y3-1tensorflow安装4 Q& W- R1 F# z7 ~6 n+ [1 U8 i
3-2tensorflow基本套路" Z* t- ]: V* ]" [4 D/ P
3-3tensorflow常用操作
% |) X C5 }" D a! d3-4tensorflow实现线性回归. Q7 m- y' N! D, |/ h
3-5tensorflow实现手写字体7 `2 D# L- K2 S/ \% U; X2 j, L
3-6参数初始化
) Q, ^9 F( {+ s5 @+ t H3-7迭代完成训练
+ s0 c4 C. M1 P8 i( |* _3-8课后讨论
" G; i3 L$ C+ V+ J2 ^' {: W4-1卷积体征提取
- h1 P9 Z' i5 f2 J1 N8 Q4-2卷积计算流程
) B0 i8 w$ J# S" l4-3卷积层计算参数
& K! F# R" D9 G8 W- c5 }$ _2 @5 r4-4池化层操作+ B. w$ z& _, h% y# Z2 E
4-5卷积网络整体架构. i* L( t5 x! M) W) A! C' J) Q0 O
4-6经典网络架构4 x) C7 V5 s8 G- `8 H5 L9 c2 \% C( z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: X! G* `* r: g8 v
5-2使用CNN训练mnist数
& q1 H% @+ u- z7 N5-3卷积与池化操作+ y# W" C9 ~; I3 T4 V( H6 A; Y) f9 w
5-4定义卷积网络计算流程
8 E) W; P0 m; E4 H9 Q5-5完成迭代训练
8 Z/ [/ D; t2 J4 ?3 ^/ [3 O$ ?5-6验证码识别概述
' O" L* I' B2 E# ?5-7验证码识别流程
8 o2 [# H2 e( ^6-1自然语言处理与深度学
% @0 Z# ~0 S! F8 u6-2语言模型1 ^& P+ i: R/ s( O- `$ R
6-3神经网络模型
5 Y5 J; L* r- ]: o" V, N5 }3 x! r6-4CBOW模型& R: \. U+ ?. n8 Y
6-5参数更新
4 E* W1 H. R' V: \& l% C- z2 H6-6负采样模型; c3 Z% W. C- N/ o
6-7案例：影评情感分类(数据, A* _+ |& ]) {& c8 P
7-1基于词袋模型训练分类器9 x' P2 G$ Y0 r. \# f: m+ {! n" R; S
7-2准备word2vec输入数据
8 F% ^9 y/ L1 J5 e. r- @7-3使用gensim构建word2: g0 p0 Z/ s; e! b& t- c* g- S B
7-4tfidf原理
; |3 I% y+ @# T/ M5 v" v7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 ^( \( o% |, J- [4 i
7-6GAN网络结构定义! c$ A4 E$ O- U0 F+ W1 @
7-7 Gan迭代生成/ g6 i: l j# p4 C
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 w9 J+ F+ i8 o/ |2 b3 v
7-9DCGAN网络细节' N# I, X+ i1 A6 n9 l6 E, ~/ e; O
8-1 RNN网络架构
, g& |4 w. S1 I" A S8-2LSTM网络架构
: Y2 Y/ z& l( i n. ~5 G' b8-3案例：使用LSTM进行情
+ g# V! O6 {5 N2 t3 X% W& q8-4情感数据集处理
- M$ ?) r- Z) K+ T! y7 Q, v! z/ Z8-5基于word2vec的LSTM模型
2 G% h/ [9 k/ U; J5 u8-6趣味网络串讲（数据代$ E+ I6 o- Y' i& c# M! d
8-7课后讨论版
* s2 U% @ j9 i! E9 T, j' W7 m+ s/ a" s# I, s* O
8 H: |4 K/ r( U( {: {9 A6 m〖下载地址〗
# M& c/ V! @2 j+ r0 b, h7 {+ i
3 f# _( R2 o( G$ w5 M) X, h〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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