3 t' k+ Q; H. L9 X
3 O( B. O/ j. h7 c) |〖课程介绍〗
0 ?$ @: e2 c6 ]3 C此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 t$ b9 o% m, e6 g q
# x; F( T/ P. x8 U K; @5 d1 T〖课程目录〗
# O& z( [: R9 t8 m( g1-1课程概述与环境配置
) j! S' T6 h# d, T2 t) d1 h1-2深度学习与人工智能概述0 G8 e3 F/ h9 p# O
1-3机器学习常规套路7 c) \& j& |8 L4 C
1-4K近邻与交叉验证
. O! `& }- J) J" h0 n9 R9 T r1-5得分函数
( l- |; ?& Z& B1 H1-6损失函数 `, x! }! t4 d2 w, e3 m5 G
1-7softmax分类器
1 [7 a4 L, Z$ w. X7 j5 r1-8课后讨论与答疑
; I- E* E0 h4 ~6 h0 j7 }2-1梯度下降原理-
2 R% Y( n' I6 P2-2学习率的作用-; W# w1 A& Q. B Z
2-3反向传播-
6 q {# {& V- X2 _/ a2-4神经网络基础架构-
! r( n: u. Y" H$ l2-5神经网络实例演示-! J: b' D+ i. H5 Y; w. A5 y
2-6正则化与激活函数. Y* I+ u9 C- F4 }
2-7drop-out
. n; R8 k: G1 I! o* A4 F6 i! Z2-8课后讨论
3 ^4 p+ Y: G- [, w+ r6 N7 V9 i4 Z3-1tensorflow安装* L9 i+ x5 |, R# }0 u1 u3 d1 s
3-2tensorflow基本套路4 F3 V. _5 L+ W9 c/ J/ W
3-3tensorflow常用操作
+ [9 G! V. K1 w7 l; _3-4tensorflow实现线性回归
6 Q# z. r; R" G5 A5 Z3-5tensorflow实现手写字体
5 } H3 s4 I$ o8 }3-6参数初始化- M/ @" G8 g+ i5 u& c! [' m
3-7迭代完成训练
9 [# z- j1 X; ~7 r; j& x3-8课后讨论; c3 }) ]5 s" H$ T5 n
4-1卷积体征提取
+ f/ c8 X* F6 u$ j' b4-2卷积计算流程9 C# t& {( F+ y5 I4 `
4-3卷积层计算参数
2 b5 Z2 G& R$ f5 M- y5 Q; r- }1 v0 r$ ]4-4池化层操作
9 @' t2 W5 d# K: p8 U4-5卷积网络整体架构, v* f% @8 H( u8 L
4-6经典网络架构, w5 v# u: Z' p+ T
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( d$ Y6 M; n, t8 A2 W) |& p5-2使用CNN训练mnist数
" H/ R% K- M0 _8 T! B1 K9 c6 s5-3卷积与池化操作
# `+ {2 `4 F" L/ v' Z% C) Q5-4定义卷积网络计算流程3 l: }: }% l9 F# E# y+ V, n
5-5完成迭代训练
. f- y. `* r) [; W5-6验证码识别概述
$ a5 l6 U. i. O2 b5-7验证码识别流程
( z9 Q; i# Y8 L: m7 f, R( ]6-1自然语言处理与深度学6 w# e" a, K( I7 w7 G4 p
6-2语言模型5 J! e- K- G ~$ s
6-3神经网络模型6 V" q9 N, J. S Y6 Q
6-4CBOW模型
/ {4 S) O o, h# `6 L' L8 o% L6-5参数更新
5 T: I$ |, w0 U! Y4 J6-6负采样模型
8 I# z. s1 D( x8 h2 B! r/ j1 j; K% o6-7案例：影评情感分类(数据
O7 [0 i, V# p( m3 ?* D5 j$ u1 H7-1基于词袋模型训练分类器
- o7 |; N2 A9 V3 k$ j7-2准备word2vec输入数据: W: F: N+ Q5 g0 G8 P) l* r
7-3使用gensim构建word2! H7 f% Q: a9 z7 S* ~! ~# T$ @% B
7-4tfidf原理
1 v9 p( w% s+ ?# N+ v" C& w* N7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 d9 a8 r. t& [: Z" E! Q
7-6GAN网络结构定义
8 l' `" ?2 I" p7-7 Gan迭代生成
: ~: x V9 |! O/ [7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 h9 Y% A0 c9 U* l4 L9 f3 X
7-9DCGAN网络细节
% P* C: x6 |# L& V' b8-1 RNN网络架构
5 s5 h5 H& A- N: s8 ~9 t8-2LSTM网络架构; {% v, W" _% o
8-3案例：使用LSTM进行情& [0 C5 j" Q" P" E3 D/ T8 L
8-4情感数据集处理
5 ]" W( G! d. R0 L7 D: X3 ^8-5基于word2vec的LSTM模型 ?4 Q+ N# k! e' A. N
8-6趣味网络串讲（数据代' J! i( r5 l/ {# R) N5 o
8-7课后讨论版
; J0 U3 N! f- | B4 Q* v) X0 j, k& p+ Y# y5 Y* c2 z
$ d" C9 k9 ~6 g P2 C& i〖下载地址〗
0 n6 j! u# G- V/ w, ]
! U2 h' _; z& g3 d' |〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗. o$ a1 |, L8 s( I! q% c2 y% B
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