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* S) q: @$ ^" r, A〖课程介绍〗: y$ b$ z% _7 ]# ~2 ^& `
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 V5 B; z1 B/ B6 q* c: V/ a/ \
c: s5 t5 v9 Y! p/ L- m
〖课程目录〗
2 N6 J: L0 @/ [- G# b+ L1-1课程概述与环境配置9 E1 I3 R. i$ s! T- _# S9 {
1-2深度学习与人工智能概述
# w, l; B" Q q& c2 B+ K, M1-3机器学习常规套路1 S4 D% q4 e3 _1 }- h
1-4K近邻与交叉验证- K* ?0 \; c7 M" |& v" w: r- J. d) }
1-5得分函数. I3 `& {2 D* `1 b9 c
1-6损失函数' i1 g" U5 L, m6 x4 C& Q- m+ i
1-7softmax分类器
' K9 Q* T5 Z U) O. h) t+ N1-8课后讨论与答疑
& W/ b9 | i$ u8 t4 V2 g8 i2-1梯度下降原理-. H. n- x* p) `- q2 h7 `
2-2学习率的作用-! L% e, L7 h" F) ^% N
2-3反向传播-
9 m; X( C, a3 S9 x, o& K- D2-4神经网络基础架构-
; f% S3 T' l/ B1 Q2-5神经网络实例演示-
$ [! Z) U# z8 h- Z+ f2-6正则化与激活函数; d/ M' _; [8 o5 M, u( h
2-7drop-out) Y2 Z" E& A) n$ X) h
2-8课后讨论& ^" [3 G( P" [9 b" L7 k/ Q6 ^8 p
3-1tensorflow安装3 h5 Q3 n; F0 N; t* i' c! y
3-2tensorflow基本套路; P5 f# E# }2 @1 Q7 u7 [: V0 ]
3-3tensorflow常用操作* x' _- Q3 w1 A4 E
3-4tensorflow实现线性回归. K! ]$ I) M5 z. v: l' p( c
3-5tensorflow实现手写字体6 M- `4 \2 |. t! n$ F p8 U
3-6参数初始化7 Y* V2 G" v7 k/ `
3-7迭代完成训练 S& `# p0 @- A4 Y% o# R& q8 W) u5 B
3-8课后讨论% V$ a4 T+ R; o# D6 s' b
4-1卷积体征提取
! A4 ~ s, P! _* u& U4-2卷积计算流程
3 a$ I5 w& }! u0 g, ^& b2 ? _4-3卷积层计算参数
$ D# N* _" X! K8 {% M4 r+ t4-4池化层操作
, }* m7 o0 c& ^& k3 Y$ ~& k4-5卷积网络整体架构
+ `8 N ^9 j9 ]" k7 H4 K$ N4-6经典网络架构: j+ @0 e- w# s7 o5 N, `- j& h% n
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）/ q% d# @- Y8 P
5-2使用CNN训练mnist数
! E$ P6 n) _% w5-3卷积与池化操作7 S _+ H! p) H$ }+ I- M2 G+ Z
5-4定义卷积网络计算流程9 g1 k; t7 {4 P2 y
5-5完成迭代训练
; p: @0 d- J; g( U6 I7 A5-6验证码识别概述9 V! P- K. y ~% E# F- L7 E( r, i- e
5-7验证码识别流程/ F0 T4 N" @0 B/ G
6-1自然语言处理与深度学
6 {0 f- g5 M& u6-2语言模型" W2 q. f V- t) h, L% `
6-3神经网络模型% P, N- S* ]- q
6-4CBOW模型
- L7 c i) c. F9 `' y0 z( p( g6-5参数更新3 I! M: y3 z) q0 { @
6-6负采样模型
6 l& W3 p/ @5 ~. l6-7案例：影评情感分类(数据3 r0 l: a( p' z2 `/ k: N: q& G
7-1基于词袋模型训练分类器) E8 ?) m4 F7 \' ^8 _2 H7 [7 |2 S7 [4 g' g* T
7-2准备word2vec输入数据
- O- f0 W# ?5 M& r4 w$ B, a7-3使用gensim构建word2
) U# f! J! Y2 k% W6 a3 q7-4tfidf原理/ E( Y. L* [" k X
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) |# P! o( X! z0 w. f& [/ A7-6GAN网络结构定义
0 V* P9 F7 W% v9 O+ T, ~ S4 r7-7 Gan迭代生成* I. \2 P _$ Q8 E# P2 i- [
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% D% `, ?$ g# z, T6 T. Y
7-9DCGAN网络细节$ Z% M2 j; v5 d$ y, x6 E
8-1 RNN网络架构
`6 o( V" u% g2 K( J; F8-2LSTM网络架构5 L0 T# T* G2 t' P. ]' }
8-3案例：使用LSTM进行情
% ~$ k! m1 \* i8-4情感数据集处理* L' A" [3 _+ Y) R* Z' e. R; v
8-5基于word2vec的LSTM模型+ z4 }4 R( G! d
8-6趣味网络串讲（数据代
6 v( K% U" V4 c ?3 p$ b* n8-7课后讨论版' W$ C- Z- p v- W6 O6 S
x" X$ N# l- M
7 i% v3 ?$ K9 f: D9 \
〖下载地址〗3 Z) V1 A0 I* s& I8 i" N/ ~6 |
% a6 A9 @% [" A# P6 s7 e' P) z0 g〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗# I$ Y, W- G' Z9 k; V$ o8 T3 A
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