4 l) q: L' C5 P: c' M, m
8 ?* N! D+ ]( v; o6 L〖课程介绍〗
8 U2 P; f" z# I, }6 ^此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; w7 a0 `6 Q( c/ m: W
3 z; V; p3 f( v" d |* c9 e& [〖课程目录〗
6 }$ z* y& D: z0 I8 u1-1课程概述与环境配置( ^3 d4 |0 z7 f9 Q- o
1-2深度学习与人工智能概述* @9 K2 v) X* \4 s
1-3机器学习常规套路
) P# a2 O A$ s0 o3 b1-4K近邻与交叉验证
$ u- d5 S. i1 k& _. L! s1-5得分函数
6 H7 z" C! V/ [0 x9 l+ x1-6损失函数
1 f3 w/ X; O' L! r9 J1-7softmax分类器( ]6 ]+ L" R" I
1-8课后讨论与答疑" ~* v* W% W! @; D
2-1梯度下降原理-) h& g+ k2 Q' q8 J/ A% I2 E& |( M1 ]
2-2学习率的作用-& X/ Z# L l$ s& ^2 ?1 D
2-3反向传播-
) z h9 h2 m! ~2-4神经网络基础架构- Y: j& H, r4 J: t. O0 x4 P: c
2-5神经网络实例演示-* b& E6 ~" _7 l& X2 {4 t' R
2-6正则化与激活函数3 M: i" {$ k* Q; H' @6 Q
2-7drop-out. J0 j8 G' R7 |6 ]1 H. ?
2-8课后讨论1 i/ l* c. w' m- R7 e- x* f' K
3-1tensorflow安装5 S2 ?1 \6 ~. S3 ?
3-2tensorflow基本套路
e) N6 F/ f& f* B+ z% p9 d3-3tensorflow常用操作
) }& Y+ n! v9 n3-4tensorflow实现线性回归( T; o4 n. ^$ ^1 Y# l2 u6 r4 c6 `
3-5tensorflow实现手写字体
$ w% E; }; G, u; L1 ~3-6参数初始化2 Z8 p$ c6 j, w$ h& ?. j
3-7迭代完成训练
0 h! Q& {& G' q3 ^/ [3-8课后讨论
5 @+ z8 A+ ^* ^: H4-1卷积体征提取
, [5 z0 n+ T8 N4 C+ Q5 ~' K4-2卷积计算流程
+ H% u# t( | X9 @4-3卷积层计算参数8 Q3 B% e) L9 R/ m: f$ N- A
4-4池化层操作& Y1 M+ A1 `2 ]0 o! N; D
4-5卷积网络整体架构1 \+ O% m9 y/ r6 W: W9 q, |! V" t
4-6经典网络架构% v3 j8 O% I- A, Y3 T: o6 m
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! a% P9 L( }2 b- y5 S6 L0 \5-2使用CNN训练mnist数7 B1 L) N! P/ g# v& |" y
5-3卷积与池化操作
' Z% u5 u$ _8 K" S6 g5-4定义卷积网络计算流程& Z5 Z+ J* h% N- k1 e0 V
5-5完成迭代训练7 U+ q# r7 ~3 X; X$ H( D
5-6验证码识别概述
3 d5 _6 k+ U! w p5-7验证码识别流程
0 N. v- F: ]/ {/ E6 x3 Z6-1自然语言处理与深度学8 m6 g7 Y2 [9 C6 m
6-2语言模型; k. s" ~$ n) S: ^! L' v6 ?/ T$ ]
6-3神经网络模型% Q6 J% \7 T0 X5 v
6-4CBOW模型
( ^! T7 t" B; \# t5 f l" @& J6-5参数更新; g. z- I/ q5 o
6-6负采样模型* Y/ Z& D$ w2 a7 C+ }8 {
6-7案例：影评情感分类(数据; n" C+ R4 j* b/ Q& P
7-1基于词袋模型训练分类器4 S% l/ \* R: q8 h4 W
7-2准备word2vec输入数据
$ a. K- p' z0 e7 Y7-3使用gensim构建word2& ?0 O4 [/ ]! w; D- D0 \
7-4tfidf原理
/ Y9 V$ U) ?3 J, G* B. o2 v0 q( `7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) e+ _7 K( {( I* i! w/ ]
7-6GAN网络结构定义) s1 X5 s: `0 B) v1 [( \
7-7 Gan迭代生成
}4 |( A; o/ D7 q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
* K# V D8 B {7-9DCGAN网络细节5 \+ z- u7 V' a+ O6 y4 d! e) X) ?
8-1 RNN网络架构6 i" C/ p: q) p1 c& v6 k
8-2LSTM网络架构3 h. F! R/ |; q8 \8 N- W# l
8-3案例：使用LSTM进行情, I; B+ h# {( |. {' u
8-4情感数据集处理
3 I+ L2 @+ s+ Z0 h) B" ^: E8-5基于word2vec的LSTM模型% l) V! u* l) n2 Z6 _; \5 U- y
8-6趣味网络串讲（数据代. q8 X/ c" {. j0 V. s9 m! }; ^
8-7课后讨论版 t$ ?0 P9 j" z4 U+ _( c
+ g. h2 Y' y n9 h9 B
3 \6 A& t; q9 x# k6 j
〖下载地址〗
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& T: Y- s% H+ u( C0 u* {〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗( {4 p9 P9 w7 E" U5 v- e, T
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