& q& E8 O. p" K6 R9 F' H2 B$ k6 Q1 z$ r' k# d" x
〖课程介绍〗$ ]9 Q3 c. s& ~
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战- g* x! w) k1 b. L5 A" w p$ c
% P# M8 Q: }. `# J z* z4 u
〖课程目录〗9 A) {/ Y+ I9 I1 @& o
1-1课程概述与环境配置
1 L8 h, X( g! I) B& U1-2深度学习与人工智能概述
6 n# Z* _3 j6 Z! v5 s8 ~- ]1-3机器学习常规套路, w5 {* G& X6 |; ?# z) B2 A) V
1-4K近邻与交叉验证" K/ A2 ^6 Q- |5 G, `! P, S
1-5得分函数
0 @, c1 \( x& k, }1-6损失函数
0 {: g# {; Q2 S2 N1-7softmax分类器
' A% J; O% l- T2 X* ~; K1-8课后讨论与答疑+ `0 E# [) U+ m: c# r9 Q
2-1梯度下降原理-
5 [& L t5 D, H( G2 ^: U2-2学习率的作用-. ?, v4 V0 ~& x ^6 g9 C
2-3反向传播-% L3 @! l4 f" ^% j! F$ }* E
2-4神经网络基础架构-: j, P2 u8 r1 f9 b( \ ~
2-5神经网络实例演示-3 }5 o5 y I' n" n, u1 Y0 M
2-6正则化与激活函数
3 | k; E0 R6 O2-7drop-out
3 E/ w8 ]/ n, i- I7 h2-8课后讨论
3 z. j8 U( }* S y' T7 U" g) H3-1tensorflow安装) c2 E8 o! b) K2 k2 T5 ^
3-2tensorflow基本套路
2 g: n* I2 e5 a: m0 f3-3tensorflow常用操作" e4 t( G8 d5 E, _& A% k* k
3-4tensorflow实现线性回归, ^0 v* w% y0 v3 ` a
3-5tensorflow实现手写字体. o$ i* w' N; Y. x
3-6参数初始化2 J+ {+ p" }5 p
3-7迭代完成训练
, a& T# r1 r% |. C8 u3-8课后讨论
1 D; y- L, _7 t- R4-1卷积体征提取 R3 N6 B/ T+ h; L3 v9 M( E( G
4-2卷积计算流程 E P+ N; E: A
4-3卷积层计算参数9 _7 i3 r# \6 l0 V
4-4池化层操作8 A1 U t2 H: b5 {; f3 g# b0 q/ |# j
4-5卷积网络整体架构* ~0 R7 _6 Q. q3 A7 I
4-6经典网络架构; P, |. I6 m" Q( V9 [. _; r
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）* Y6 K6 v2 c7 q. ]( B- ^, w8 B
5-2使用CNN训练mnist数
0 p8 q, e* [" u5-3卷积与池化操作, j$ E9 S+ F: m- `) j7 e) Y0 A( ^
5-4定义卷积网络计算流程8 [; s2 z4 U. X: W' d2 {
5-5完成迭代训练. ]+ v ]+ P1 v+ n# M
5-6验证码识别概述
. L0 d9 z+ ~1 M0 |& H5-7验证码识别流程) F2 ]; ` ~* M) @7 R n. d
6-1自然语言处理与深度学
9 h- d, u0 W- E: }0 D( `6-2语言模型' I( V/ z+ V( {3 m% Z: z
6-3神经网络模型, w: L7 f) h/ [3 g" L3 W" P( M6 ]
6-4CBOW模型+ S4 C" g/ ]; p# k- h
6-5参数更新
+ ^& y( T) k5 n/ ~# K+ h, \6-6负采样模型
8 ?- Z$ m/ F* C- t- @, X0 F6-7案例：影评情感分类(数据
, F- d$ I7 \: P) ~9 q: u7-1基于词袋模型训练分类器
/ q! w5 {7 V/ `7-2准备word2vec输入数据- g4 |5 x& O/ M6 d( z* J$ I* m
7-3使用gensim构建word22 ^- e0 g' a9 ?! t4 m8 E1 J
7-4tfidf原理1 w3 o: U+ z& W9 ~0 l8 |/ u9 R/ Y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; b# W$ M: @, b, k* H7-6GAN网络结构定义* Q2 j' ~3 C4 F' y. ?4 R$ M
7-7 Gan迭代生成
3 E$ E) [5 V% }5 |* u7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） G- N, o a1 _. {7 I
7-9DCGAN网络细节
( z3 M* v R; i; I* }# `! p8-1 RNN网络架构/ I# ?& h* e& d* D+ m+ T+ W! n2 E
8-2LSTM网络架构
3 c) l6 k! a) t6 H/ Y0 t8-3案例：使用LSTM进行情
9 d9 V5 l8 ^# j. O4 z8-4情感数据集处理
' c6 g! ]* t/ y$ s9 `! H- Z8-5基于word2vec的LSTM模型( h1 d; Q& p" Q" B) w& W8 H
8-6趣味网络串讲（数据代+ j+ F7 p" h3 Y0 h7 s$ @+ B* [, `: ?
8-7课后讨论版% W' w5 h9 q' O7 D
$ G& v/ \0 D8 b8 q6 n
3 F W+ b D! B0 F〖下载地址〗
- Q) M: ]- u. k
0 |8 m, l7 h* k- C; F〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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3 t$ Z. L+ W- Q: o/ Z) p( x
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