8 j$ {% v' u* \, P6 P( @/ s
. l) A7 |' q. W* q〖课程介绍〗% Q+ d4 v5 y5 {. q
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
$ J" A% | T8 i+ F- I( J: u
8 t Z6 m- R- z5 m5 T( {3 S) u0 u! Z〖课程目录〗2 ]9 Y. E0 e8 ?1 N
1-1课程概述与环境配置3 q2 V p. F' F
1-2深度学习与人工智能概述
% M9 n4 t" c3 Y" u. t5 [1-3机器学习常规套路
3 y3 a2 M) }2 T- P$ J) w1-4K近邻与交叉验证
6 v# }6 X2 g+ k. v S( f7 Q! L1-5得分函数
+ x2 D: b" i2 ]' K2 m1-6损失函数
% F# `8 F, M/ }+ _' D1-7softmax分类器4 O' T. t( \# Q% Z4 ]
1-8课后讨论与答疑- m4 j- o" Z0 R# j
2-1梯度下降原理-
# R# g# f; b& a, `( p% X9 F2-2学习率的作用-3 N( c2 L) V& z
2-3反向传播-5 H H3 d/ h/ p4 t. \! _3 i* q
2-4神经网络基础架构-
; K- K, y3 C( h- v7 D2-5神经网络实例演示-
* |0 U/ _* H, S0 W/ v6 Y4 K/ g2-6正则化与激活函数) Z' X% E2 A/ z
2-7drop-out7 _6 q" W: n$ p$ f. c3 Z) D/ J1 z+ d. s
2-8课后讨论
6 _ x$ A% ~7 t$ o3-1tensorflow安装* o3 ^3 j* \6 C8 {8 J
3-2tensorflow基本套路
1 l- E, I. V9 u3-3tensorflow常用操作9 t+ M- o6 Z: i6 G. d# h! @
3-4tensorflow实现线性回归
" k$ b; m7 L8 }3 Y" v9 J e% j0 j3-5tensorflow实现手写字体3 E) ]2 \6 D) I
3-6参数初始化
+ k4 U& n+ F. |0 F3-7迭代完成训练
1 G- Q' \& H& W) l1 {2 U4 M3-8课后讨论8 i% D. x3 } } _' f% V6 u
4-1卷积体征提取
. M3 W2 S* h! |* e$ k) g* | Q4-2卷积计算流程
- ]# i. B7 W5 m# D/ d4 N5 I( V4-3卷积层计算参数
' I, V% n( [: R( Y4-4池化层操作! G: l X2 b: S: V% e
4-5卷积网络整体架构$ m: [# U0 J# x0 b7 |
4-6经典网络架构
. ~0 P) ?: G0 L* \( ?5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）; L8 o& U1 ^) j3 J
5-2使用CNN训练mnist数
F( m' b2 M" [) h7 d5-3卷积与池化操作
. [- u0 h- i# y3 o- G* Q5-4定义卷积网络计算流程' w+ w- i8 ]) c( R7 @, b
5-5完成迭代训练$ h; }' m& p- P1 b% a
5-6验证码识别概述$ ~* n- n% N3 X& T9 _) d9 W
5-7验证码识别流程
& X/ R8 k! I- X+ [' N- Q! R, F5 \, @6-1自然语言处理与深度学
1 Y" U0 v$ b1 i2 }, I7 X5 U6-2语言模型) m9 _8 A! D7 P: g/ h" `* i
6-3神经网络模型. t( G# x8 T+ f& J
6-4CBOW模型9 {6 o( A# Q. t G# D
6-5参数更新/ B" m/ O: \& P/ o: ~
6-6负采样模型
& o( X" S1 A* A0 N6-7案例：影评情感分类(数据
8 h! _$ c% q6 y7-1基于词袋模型训练分类器, x7 w T7 P1 D
7-2准备word2vec输入数据% U, S; q- L5 d( W
7-3使用gensim构建word26 [" x4 k" k0 B( c3 t& S4 ~
7-4tfidf原理
/ n+ c& s- L+ c7 N7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 {" }4 j, r+ \6 d1 i; K3 i6 m7-6GAN网络结构定义; V- q4 p5 ?" R
7-7 Gan迭代生成/ t8 k3 F& N& A5 r
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# i7 q6 Q8 L! \9 O9 F
7-9DCGAN网络细节
" |1 Z8 ?) i$ w: r" m8-1 RNN网络架构
" e |3 @0 F( S+ |$ I! z, m0 }% ]$ C8-2LSTM网络架构
7 ]5 q7 \( d% t2 ]; K8 | h8-3案例：使用LSTM进行情' `; ~, W3 Q+ f: O/ R3 s1 n
8-4情感数据集处理; h! q& P" c3 v
8-5基于word2vec的LSTM模型/ R" _; H7 K. O6 O7 Y1 B
8-6趣味网络串讲（数据代% H0 s: V( _8 u1 t2 j; N5 H1 Q
8-7课后讨论版/ U! C* B5 T, j+ F- @4 r5 x
* L+ U; c2 i. h1 z
7 W7 I2 P! W! ?5 y) M7 b& K4 c〖下载地址〗
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; o4 J n4 D- E7 J$ f: l〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
; `8 _# B, x/ x E% {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) P. v2 D$ I: ?6 e
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