a" K- ^1 E7 {# P! W7 B/ n3 \4 w/ `
! D' _% w; z5 g: v* |! W/ f〖课程介绍〗
- y8 e: w+ _3 x1 D E, F此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
* @+ C! a; G" J; ^8 o3 \% r1 h1 v* P2 o* A3 u3 I
〖课程目录〗2 E% q2 F. g% ^4 r/ e
1-1课程概述与环境配置
1 N1 i% S5 R2 n1 I" O1 [' h) H; v1-2深度学习与人工智能概述& y/ t' X- h' f' }& ~
1-3机器学习常规套路
; z2 E" F" i7 m& c! }4 M1-4K近邻与交叉验证1 i$ P1 b& ~8 i$ @. r
1-5得分函数
: I& Q- e" r" v& y* C: `5 ?1-6损失函数
; P) s# S Z/ ^5 p* d1-7softmax分类器
% ?+ B1 J2 f) y% B+ q. A6 Q! |1-8课后讨论与答疑, {8 Z9 h2 R( j7 p2 f; Q* ]4 A
2-1梯度下降原理-7 ?# o9 q7 |/ \% ]" ^0 N
2-2学习率的作用-
, K/ |$ z' ?7 y5 g- S. c2-3反向传播-2 S: [2 Y/ i2 n3 Q2 o4 K
2-4神经网络基础架构-9 @; M3 z- v# t* v$ ~6 y' K" a# W4 s
2-5神经网络实例演示-
4 C z( ]5 T* I, t2 J& L2-6正则化与激活函数
" S: d" m: [ A/ K0 k8 A& k0 L/ d2-7drop-out
$ y" W/ ]1 g P! ^2-8课后讨论, E( r/ y+ _# T" u# N/ r: j
3-1tensorflow安装
# i2 j+ L3 s! k& F! R4 V9 @1 |3-2tensorflow基本套路/ Y# X1 Q! U: K
3-3tensorflow常用操作
$ H6 R7 \& m3 Y3-4tensorflow实现线性回归
& Z; Y2 e: R6 Q K$ t; ]5 I I3-5tensorflow实现手写字体. T! O% Z+ m3 {
3-6参数初始化
& @' G- O m3 _$ j) S, r" x3-7迭代完成训练
' A0 d- x$ B1 I5 a4 c3-8课后讨论
0 r1 r) m4 `2 {3 K, ^* J) l4-1卷积体征提取
# K6 o! D/ b( F8 m4-2卷积计算流程
& C! o+ o& a4 g- t1 l4-3卷积层计算参数
* [" Q* r5 K' ]5 A7 L4-4池化层操作1 s% i3 t/ T9 x k
4-5卷积网络整体架构
" J! B: w( ^6 X) }7 R4-6经典网络架构
- J( L* ]/ f2 m5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. U4 b' _* w: _+ Z" _5-2使用CNN训练mnist数( D! X# L7 x' S- A! [
5-3卷积与池化操作1 D5 V T% v& A1 V
5-4定义卷积网络计算流程
- Y4 Y- z& i5 |' f; K5-5完成迭代训练; O$ `2 C8 F) J' N9 Z
5-6验证码识别概述
5 s5 g) Y: ?" h- d8 _5-7验证码识别流程9 |" ~3 O3 L6 a. f# e' D1 f9 Z
6-1自然语言处理与深度学0 ~9 Z) g! a$ ]) p4 W$ C7 x( [
6-2语言模型/ m; _+ i* B9 }
6-3神经网络模型
& @6 @: R( Q! [" |6-4CBOW模型
$ ?! b, ^' t# v: V; R6-5参数更新
3 _% ^4 E3 N+ f; ?6-6负采样模型
, e" }" |# m5 @, `) A6-7案例：影评情感分类(数据+ }% s$ o% [ R- P4 j- ^9 r1 G
7-1基于词袋模型训练分类器
) M$ P f! W! F! M; G7-2准备word2vec输入数据3 F3 l% P) M0 n$ @3 _
7-3使用gensim构建word2
: s) J; b8 j( X# R3 U/ O7-4tfidf原理
8 v2 a5 [- Z: ~% v8 a& o7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 M4 v1 u: \; s, P& k9 i" S# E
7-6GAN网络结构定义
* M! Q; ^/ A7 p' }8 }! d7-7 Gan迭代生成
) _1 W1 X- L7 h) _ C# j7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' f: x/ X Y% B+ f
7-9DCGAN网络细节
! w: N+ ]# M5 g7 ?# W/ y' P8-1 RNN网络架构
# t: r' I2 R- s0 G8-2LSTM网络架构/ r9 n4 x1 a+ s/ z+ B; e
8-3案例：使用LSTM进行情 f9 R( J* h9 ~% w9 B* z
8-4情感数据集处理
: q, @' T$ n; x; K9 ?, K V2 H- T8-5基于word2vec的LSTM模型
& y/ \' T$ m4 [# I. _$ U8-6趣味网络串讲（数据代
: P7 P1 s* t/ ~( G8-7课后讨论版/ _9 }! U+ m& t' p% V) Y3 A' m
0 v5 ~2 G6 |& R; _3 S. ?" z+ z' b0 m" _, I0 I' ~3 u
〖下载地址〗1 w R* ^$ c3 E( H# z+ E- Z! {
3 ~+ A- [+ F& \+ Z; K% u. l〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗( [/ D) S9 E$ e+ c1 G
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