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' g0 u, v8 x( A8 y9 w〖课程介绍〗
5 r/ r1 G$ T U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% Y3 b" L& E0 J9 K& e
& Q* c! y7 ` F% f: S7 Y0 Z〖课程目录〗
' S8 k8 Y8 Q0 |% w# a2 Y* P ]1-1课程概述与环境配置
2 H% a# `: J& _1-2深度学习与人工智能概述
" M" v$ Q" g/ ]; ?/ s* t1-3机器学习常规套路: j7 r5 _( {0 c1 _5 o9 d' E U
1-4K近邻与交叉验证
. U( b- U# V! t1 C1-5得分函数, f" O2 |- q- p! _, J% e7 B' x. L
1-6损失函数
7 w6 w: X7 A+ [ B t0 n, Z0 n1-7softmax分类器
$ P. f) B7 G4 W. e; z1-8课后讨论与答疑
9 d6 B [2 w R! T: E2-1梯度下降原理-' i8 N2 c3 p5 V; H; h# z) U
2-2学习率的作用-
- F" J1 ]5 L6 B; y, E8 B2-3反向传播-
2 n" L4 i Q& s- T3 u& D: W2-4神经网络基础架构-# X1 N$ C! |. d& N
2-5神经网络实例演示-* b3 I& u; z# a, ~- A5 Y5 N
2-6正则化与激活函数+ ~. \ k0 ]7 ~, C, l5 l& _
2-7drop-out) d% L3 d; E8 D
2-8课后讨论8 g% t7 f( d+ }/ x. Z% M
3-1tensorflow安装
2 n" T: A0 \% B3 h' ]; x, R3 G, y0 A7 q- b3-2tensorflow基本套路" Y4 l% ~/ R) T) T/ a5 _# F0 A
3-3tensorflow常用操作
* y; o' @# M% {- i- i3-4tensorflow实现线性回归( V% g' ?: H/ M
3-5tensorflow实现手写字体
. {% Q1 l! Q9 b, c: g3-6参数初始化0 ^! O' w" y( r) ?, `
3-7迭代完成训练# c! h- @9 B8 S( r: D
3-8课后讨论1 a5 V! a& x) }) `& ~5 _7 D9 n' z. W) I
4-1卷积体征提取% G3 g3 \8 s% J
4-2卷积计算流程# N: y0 l! W2 ]9 E: r
4-3卷积层计算参数
! P' l6 t+ L3 n% x4-4池化层操作
% ]# ]; a6 r/ A4-5卷积网络整体架构. a' {( M8 [: Z4 p
4-6经典网络架构$ ` P: ]) s; W- S& K
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& Z5 |; x& [: f; e. g: O6 w8 N( P5-2使用CNN训练mnist数
( ]3 E% r; b, i6 A8 [5-3卷积与池化操作
# \- I0 c( K6 {) M* r1 {5-4定义卷积网络计算流程$ W! I# q/ q! C8 ^5 q
5-5完成迭代训练
3 t" K+ ]" h1 f2 W) H7 r, y5-6验证码识别概述5 H. m9 i; j' U0 c7 v: O5 [9 I& Z
5-7验证码识别流程
; ~; X! d- s" e C1 s; F6-1自然语言处理与深度学
9 ^( V; ^2 a# G! w2 R% o/ a( h6-2语言模型
5 y& N! o; B4 d2 u5 E) }6-3神经网络模型+ h, x" V3 M& B1 C! `9 F; L6 [% U
6-4CBOW模型; p0 m% i- U! t
6-5参数更新
7 M& T6 X1 i. G! C+ r9 m+ A! q6-6负采样模型0 g$ p M$ V7 v2 u
6-7案例：影评情感分类(数据
6 b8 ]* J2 G+ D9 C7-1基于词袋模型训练分类器% j' G% _' A0 j F6 D$ ^' T. R" ~, s
7-2准备word2vec输入数据1 I: h* ^' _2 g, ?- Y) C
7-3使用gensim构建word2
0 y. |8 ]0 C% f4 Y6 b, n! U7-4tfidf原理
. q# Q( b5 ~- w) X/ {! S7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ {: S: t/ I' Q* [) V' ^. q
7-6GAN网络结构定义
: _2 A ^# u9 e% j: J5 y3 i7-7 Gan迭代生成
) j5 b7 v1 x; k. a- R$ V: x7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) h8 Q* A& c& r. s. P# A; A3 x6 h7-9DCGAN网络细节2 l# L5 T& z2 M$ v. g0 b
8-1 RNN网络架构8 k$ l q* F) `
8-2LSTM网络架构" t V( Q. h* |2 ~ O
8-3案例：使用LSTM进行情( a+ ?: D* i0 O n, P1 O ]
8-4情感数据集处理: j: n7 p/ _( c- ~) [
8-5基于word2vec的LSTM模型
3 C! U% q" P6 m8-6趣味网络串讲（数据代
9 } n5 q# x7 J" V5 W8-7课后讨论版
8 e% D N/ p7 x3 [/ x' ~
3 a+ x K( }: i4 C
6 N2 e1 t2 @; B+ u' J) _〖下载地址〗1 r/ s+ r. j/ R1 V6 C+ e
( n# c0 x% y$ H; k5 q7 G# I〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗- i0 d% P4 Q5 b1 r* U& i
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