3 J+ O6 |; K# ^! K9 K4 A( \7 T' {8 ?( [
〖课程介绍〗
4 V7 q# ~8 z5 s' A6 H此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战! T8 G& q2 ~; D2 e J6 x5 S5 u
% C& M& W, b# ?* G y( h( v〖课程目录〗
( |7 ~4 L) G1 [% J1-1课程概述与环境配置
2 v7 a; C8 |' B, o( V1-2深度学习与人工智能概述
0 i# H& o: A& ^, I F6 R, W1-3机器学习常规套路
k1 h7 C5 v p W0 j# O1 [! K1-4K近邻与交叉验证
. W" H; s$ w+ V- U1-5得分函数' @8 H" {3 e1 e) t# _7 Q
1-6损失函数2 ^1 g& X: _& S& E
1-7softmax分类器
# H: H! }6 F" K# C4 r8 d, B1-8课后讨论与答疑* ?. k% R% @7 a! p4 \! w
2-1梯度下降原理-) ^. x% f T; N% ?3 }' P
2-2学习率的作用-
: y3 R0 L( L% z. S' I7 @6 s2-3反向传播-
* f! T7 v# Z/ X2-4神经网络基础架构-
& k i# U3 q$ z) M/ I) f7 }2-5神经网络实例演示-3 k; V! ^$ C0 Z0 }. F
2-6正则化与激活函数
' Z" V! x4 Q% K" ` v5 [2-7drop-out
' C1 z& z. c, u7 @: Z, C3 R7 _2-8课后讨论5 B& h8 m6 Y% F( s0 X! |
3-1tensorflow安装" y( }- U7 o7 N, c
3-2tensorflow基本套路
& J4 m+ b) b( P) c7 U3-3tensorflow常用操作
$ B4 ~* i$ u+ K- y& x1 g3-4tensorflow实现线性回归
6 T/ T' ?+ k7 S n( p3-5tensorflow实现手写字体
0 w F g- f& K" f k0 I3-6参数初始化8 p$ J4 w" _; B9 }" B% d
3-7迭代完成训练
C1 [% [, e1 u5 k" O1 ^3 [, W# a* V3-8课后讨论7 Z+ b0 ^$ E; z; }0 N( _) f
4-1卷积体征提取: y2 C& z# ^' i- z
4-2卷积计算流程
) t! @; H0 E* e1 o# K4-3卷积层计算参数0 J9 R2 ~; y) O! Y0 K0 v
4-4池化层操作
; k' _+ t+ v G9 R* ?4-5卷积网络整体架构% f/ v7 n; s6 n$ L, c4 `
4-6经典网络架构
/ h9 N& @$ t. f7 Y$ R9 i* e4 b5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
9 Y$ l$ L! `5 m7 Y3 y( p3 ]5-2使用CNN训练mnist数$ o" S3 i* c' O% u
5-3卷积与池化操作% H# B# e! v8 h
5-4定义卷积网络计算流程
, b( {! A3 Z; X. O, I0 v3 P5-5完成迭代训练
" |6 r; o/ k% |9 @& B. q1 I& A5-6验证码识别概述$ J- ~7 b6 u- k
5-7验证码识别流程" p6 [9 B0 J; W/ W- O4 ?
6-1自然语言处理与深度学
; b1 p8 }8 s) y5 ~+ O2 O6-2语言模型8 @& ?; ]& C5 S& G$ p
6-3神经网络模型0 S/ G y0 V, ]; q& F# A
6-4CBOW模型
. f, G8 f1 E$ q( k- ]1 Q l6-5参数更新
) p$ c: ?5 X* S) h1 C- B6-6负采样模型
7 }. Z, N+ j( {( w1 d: M6-7案例：影评情感分类(数据* T$ W4 k' T0 n9 T! ^* m
7-1基于词袋模型训练分类器
8 P- A( {3 M- P; M5 l6 `; A7-2准备word2vec输入数据+ p! v! n) Q8 Q# T
7-3使用gensim构建word2
# B3 @ d/ S/ n7 R7-4tfidf原理
( ~1 |- f/ r1 f; y$ Y8 m( c7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- H7 T# C0 m4 y8 ? d# p0 r7-6GAN网络结构定义3 ^" ]$ t! W: m, q8 C3 h& |+ ?
7-7 Gan迭代生成
! `& A. i$ t* S! R7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
6 m$ ~) V. P7 w( b" o% |7-9DCGAN网络细节: Q9 K) L' f. m. n" Y/ U
8-1 RNN网络架构6 [8 e0 H5 }/ ~! k r9 Z& e6 z1 g) _
8-2LSTM网络架构
2 Y7 L0 w7 B5 O8-3案例：使用LSTM进行情4 a7 l0 r2 \6 }3 k6 K! q' G4 j# {0 I B4 w5 F
8-4情感数据集处理( K# b* l* A; [3 d9 t- m! L" X
8-5基于word2vec的LSTM模型
3 u* {2 T- n V Z! s! P" q8-6趣味网络串讲（数据代9 Y! ` O& M) ~& \8 M! L$ v
8-7课后讨论版" C3 t! C( I4 |3 w9 {4 I! J# Q$ z- u
5 L w8 K0 }) P" u" ~2 }& B
# w* d( s9 R6 T) w/ t2 z
〖下载地址〗: n. W m5 @6 d5 O. D% ^, K
1 _& {0 Y$ Q( v) W1 U z! O* |7 A9 r〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, v6 y/ _+ v$ [, h: X+ P5 _3 W0 y
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