) N: K. \- u+ `) E& I6 ~. V; r& z/ d3 h7 J
〖课程介绍〗! I1 b* J1 b8 O
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; T' P2 n, {! H0 ?$ ^0 q3 z2 L. Z: \7 z: U7 K! i
〖课程目录〗4 q. Y9 r: I( J- m4 M
1-1课程概述与环境配置
9 S+ P( f* S( T$ @2 v2 I1-2深度学习与人工智能概述: p% I1 ^% G- w& T
1-3机器学习常规套路
' {8 s5 N6 G& j" H! M: q+ O1 |1-4K近邻与交叉验证
8 t, a3 o# \1 h1-5得分函数
6 {4 A1 f1 r1 k& k7 t+ ^1-6损失函数
- R- f* F2 @' X* [5 F9 U" ~1-7softmax分类器/ Z+ S& F4 X9 t/ R% |
1-8课后讨论与答疑
' ^) j9 g1 ^' o7 V6 m$ k5 E5 I2-1梯度下降原理-
4 d6 Q3 V @; m. e" H2-2学习率的作用-
9 A X, T* \1 X- h1 @2-3反向传播-
4 R: b( A, N# ~' k0 E! X! \: B7 ^7 ]0 t2-4神经网络基础架构-2 w5 }( @3 f' ]; \' R: v+ X
2-5神经网络实例演示-& s1 x* x( e# _3 _( r, n `5 X
2-6正则化与激活函数1 P9 `( e1 h" K
2-7drop-out
4 }/ J" @! {! K/ a1 J' ]2-8课后讨论: Y9 p/ i" R7 R: Z- @; h0 z
3-1tensorflow安装1 {8 j$ P% c# _: u3 L8 ~
3-2tensorflow基本套路
8 A) U: f8 C% s$ [9 H3-3tensorflow常用操作, C+ V x7 J6 F0 D
3-4tensorflow实现线性回归
% ?- O( d2 J! u7 X9 W. o T2 H3-5tensorflow实现手写字体5 ^) @8 @" i3 s6 P# x h0 o
3-6参数初始化
# p. V. y+ c, f8 U8 {3-7迭代完成训练0 g, K& ^/ Q" o; M' p, v
3-8课后讨论
4 E. b+ z: u3 u4-1卷积体征提取$ C/ v0 \2 z0 N3 l! @
4-2卷积计算流程8 P6 F6 f [- J8 S. }3 ?; z7 D
4-3卷积层计算参数
* c" Z/ b9 \% G. K+ V1 p* a4-4池化层操作
, }+ a5 B9 m+ h0 H& g0 W. a4-5卷积网络整体架构9 e/ q( s1 w8 N8 w% S/ \6 f- {
4-6经典网络架构9 |4 a! ]8 V2 L/ M) ^
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- p5 k5 i( T! h
5-2使用CNN训练mnist数
t- u% Y7 e- ?5-3卷积与池化操作7 y2 n; s5 o7 r% s [9 q
5-4定义卷积网络计算流程
1 } [9 V: V* @3 j8 U& P5-5完成迭代训练
# p; F2 q* k9 K( X- m G. D- P5-6验证码识别概述
! A, }6 R4 }5 n+ `5-7验证码识别流程& n0 K8 j' q D$ J" F
6-1自然语言处理与深度学- ~: C p+ X1 O. R
6-2语言模型
8 T; y I0 c F) @4 K4 |. G6-3神经网络模型) q6 A5 f) Y1 s- v& A+ S6 @
6-4CBOW模型# G, ]: k6 C3 j0 z- R6 s% T
6-5参数更新/ ?% s& \7 f+ o
6-6负采样模型! l# D% H) x2 V* e3 E
6-7案例：影评情感分类(数据
* u! m# d* w& T, o( n2 ]1 |* h7 I7-1基于词袋模型训练分类器
$ k$ f: H7 j$ a+ ?7-2准备word2vec输入数据
, j& B' x2 Q% h! n7-3使用gensim构建word2
5 k" l: a& o2 k+ z4 q7-4tfidf原理
: @7 l9 O+ ~' G C# H7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 P$ l6 r; I) D1 U' U: m+ J! o) [7-6GAN网络结构定义
, u$ ?+ T) D! ~% j" k# E7-7 Gan迭代生成: b$ R. f6 I. x0 O: w, N, _$ Y6 P
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, H- q9 M/ Q4 ]0 |! o$ k9 A
7-9DCGAN网络细节
0 O( |* Z' L* }. a7 [8-1 RNN网络架构' N, s! D) T {0 D1 Y+ j' M! z
8-2LSTM网络架构9 _' I; x P( X) U
8-3案例：使用LSTM进行情) c. |& |) `# v9 _7 @
8-4情感数据集处理& k% w& Z1 k* r& ]/ d
8-5基于word2vec的LSTM模型
: Q1 `) q8 S0 C. q8-6趣味网络串讲（数据代: T4 M. s' q g. [+ ~
8-7课后讨论版
! {: v. _- g; i+ ]: V0 X# \
1 b! @1 Y6 H- J* ?: r- q; c
4 f) U" J8 W" Z1 |〖下载地址〗
1 D' T7 n- y5 p+ O5 [5 `; i
9 s' A f0 N3 H3 d' a7 g5 |〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗3 v5 Z+ n T' K1 j( i
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