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, L/ F. s6 B9 }. {# m) Y2 m
〖课程介绍〗: d, a$ R; J# O4 i. n6 l
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% W( U/ h ?" c2 I, M' G" J; p
. R0 j& `8 ?( n" n I# k〖课程目录〗) q, g8 ^# |( W9 t) M! A6 w
1-1课程概述与环境配置
2 R- N, ^2 F- K9 `7 u$ D7 j' F1-2深度学习与人工智能概述
! O: Y) Y2 D" Q2 u1-3机器学习常规套路
1 @% ~6 o6 W2 i. f0 V; X1-4K近邻与交叉验证, g, o0 ?7 t/ D
1-5得分函数$ D, t: ~, b5 \* }" Z _: f
1-6损失函数5 {' _9 C6 C1 M/ ~" S1 J
1-7softmax分类器
+ f- i) t; v5 s8 k+ Z: K2 Q$ U1-8课后讨论与答疑6 J4 u' @; \2 O/ ~ X+ h
2-1梯度下降原理-" J! i) m% ~8 c1 v7 w3 K W; r
2-2学习率的作用-
7 k! f2 x) n4 b' E$ {# p; E2-3反向传播-/ m: _) A( F! d5 Y% h& o
2-4神经网络基础架构-! N4 k: { j g5 V$ j- {5 A; W
2-5神经网络实例演示-
" R, P# F; s* M, S2 q @2-6正则化与激活函数
( D( R U! [8 G! _/ Z: X/ L4 l9 l' P2-7drop-out1 e! w- j; U) \9 P8 C
2-8课后讨论 v" i0 N N J; b1 [! P
3-1tensorflow安装
* F- [" h. W0 r+ L; a3-2tensorflow基本套路
5 L# c0 \7 o6 v3-3tensorflow常用操作) F3 H3 U, ]& X3 R+ U
3-4tensorflow实现线性回归
! A5 U0 o, t: z( O. W. J: ]# J3-5tensorflow实现手写字体
3 K3 G3 Q) E( R) b' {1 S$ w7 z3-6参数初始化
/ Z* A* B/ q( t9 I! {6 a. Q3-7迭代完成训练, T* {. ]0 }8 b( k
3-8课后讨论
5 [1 X9 Q" i4 F a1 S7 d4-1卷积体征提取+ V& K0 V- j, ~. i
4-2卷积计算流程
& X( D+ Y8 `7 D/ j, {4-3卷积层计算参数% I7 c# G) q5 n
4-4池化层操作, b: U2 h. ]9 e' I- @0 d) U
4-5卷积网络整体架构
+ j) D- L m3 U) i4 g2 [9 }/ d4-6经典网络架构
, a: m" u) d# s. b& z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ W6 `1 l& u& R( B% c6 N) s5-2使用CNN训练mnist数+ ]: f- j9 N; p% j$ x2 d
5-3卷积与池化操作1 B; ?, u$ m& K4 H- }# p/ T8 V C
5-4定义卷积网络计算流程/ X" [# p! c5 t1 D
5-5完成迭代训练
, C. ^5 e, O* g9 Y% b5-6验证码识别概述
/ \# c2 g$ _, B5-7验证码识别流程
0 a0 M% r' m0 p- e6-1自然语言处理与深度学6 A2 G+ f% \8 N' Q. D
6-2语言模型$ j5 ?$ d* m7 c! T x1 J$ e5 E9 O6 o
6-3神经网络模型
+ j/ M0 i$ }9 t' O% b! U% A6-4CBOW模型
( ?, c2 ]: O) B9 e, C6-5参数更新
: U, N+ }6 W; n8 M6-6负采样模型- ^8 z+ ]4 {9 G9 P' P& y# P9 S4 j
6-7案例：影评情感分类(数据; p* j% f; B" w# y6 c3 ]
7-1基于词袋模型训练分类器
- K1 b$ ~/ E/ o' H# n8 I9 m; l7-2准备word2vec输入数据- M) T1 c t6 t4 ?3 \7 ?) s# m- j
7-3使用gensim构建word2
1 G7 K$ a5 F* g+ D& ]' I" {7-4tfidf原理8 O4 U1 S7 z9 h8 J6 q% d
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( A. I* Y m* H0 m3 H; u' O
7-6GAN网络结构定义
1 a$ F8 L& L7 {/ ~+ E7-7 Gan迭代生成
% [. m' k& `3 X1 G7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- P2 c% ?; Q2 b& j* g& p
7-9DCGAN网络细节4 |" U- u% O# ~0 a
8-1 RNN网络架构
( u9 v% L) d" f, j9 A8-2LSTM网络架构
. c2 @& k0 \% w. X2 ~* ^/ r8-3案例：使用LSTM进行情) r) F( D. E4 V, o* O8 J
8-4情感数据集处理
7 D# @) L% ~6 x* h# ?7 v" L8-5基于word2vec的LSTM模型$ T" Z* _ _, A# L
8-6趣味网络串讲（数据代! i8 D+ g" a5 b" k& P( J4 a, m
8-7课后讨论版1 V Y) M7 C. W) r. X
) _: I) A& `* U+ w0 ]" c9 n
. o& v1 m6 ?0 O$ k( T〖下载地址〗$ I% |6 G( O. ~2 W2 f
& w3 Q$ D* S, Q6 O" b( F〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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