h0 {4 s2 y. }% ^+ @( Q4 `# I* L, m8 x; \3 O% ~; y* o, j4 H
〖课程介绍〗
4 P9 s8 S# z7 J此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
5 D, t$ T0 Q: w" c) n, L1 P: l6 {; F
〖课程目录〗% f, G* z7 n8 T! s f
1-1课程概述与环境配置
! U" T. Y. M6 ^8 Q: g% j% p9 [1-2深度学习与人工智能概述( G' A3 m) f3 D9 U# R0 e& J" t
1-3机器学习常规套路
5 E* c T# W- p1 J! d8 _ J1-4K近邻与交叉验证
3 {6 V0 t7 A! O1-5得分函数% b/ P9 h) s. T$ l$ }* q, x( T1 i
1-6损失函数
9 u$ U T) @9 ?: |7 ?! x# @8 c1-7softmax分类器
/ Q" \/ j5 m3 \$ n% V8 u6 u1-8课后讨论与答疑
: R* D8 w) _ H* b* [' [+ y8 c2-1梯度下降原理-
, N- _5 v( ?* q- ^0 N2-2学习率的作用-
& k) w8 t9 F! p. v% w6 S: v& ?% n2-3反向传播-; \ {9 ~+ S- V# e
2-4神经网络基础架构-
# g n+ K. U: r% I7 J' U2-5神经网络实例演示-0 o0 \/ D4 x# \3 e
2-6正则化与激活函数
* S6 j9 y+ h2 o9 x5 w2-7drop-out
6 |8 A( V3 @, D/ x; {$ L: L2-8课后讨论
% P _( w, Y$ {/ D r+ J4 {; a3-1tensorflow安装
6 N6 h* U/ \0 ^. m" J& e: c) l3-2tensorflow基本套路5 a6 C; L) S9 V# ^5 G* Z
3-3tensorflow常用操作. [9 a6 j, d/ Y9 x3 a
3-4tensorflow实现线性回归% R6 b( `. ^- ], J2 L$ o. K
3-5tensorflow实现手写字体
- P# q: O2 S1 N% R3-6参数初始化
/ G- t$ t9 A% V$ Q" ] Q3-7迭代完成训练
' F2 v: B8 Z) v$ o3-8课后讨论1 v6 s& Q7 v# H% E# L" m
4-1卷积体征提取
P* W. Y* _) F) o7 T4-2卷积计算流程
# u u! T W) A. Y3 ]) U4-3卷积层计算参数
3 {1 ?: U7 T% P9 h- p* p' D4-4池化层操作
0 N1 f/ J; {8 g) ?# X4-5卷积网络整体架构
: G @3 Z: h$ T: ~. P4-6经典网络架构4 s, v0 U3 f4 |* T7 E& C {
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ Q9 s( Z5 @$ T4 i/ l( w5-2使用CNN训练mnist数' O, Y9 g- ~1 ]- y. F; R
5-3卷积与池化操作2 g8 [* \: h0 y" { n9 v' \# @
5-4定义卷积网络计算流程
3 Y4 ?. Y" h; \! T6 D$ ]# i5 p6 j5-5完成迭代训练
; K5 A$ A! s8 a, M5 T! n5 @5-6验证码识别概述
/ Q; W; ^2 Y& T/ x( u4 o# X: q/ g8 ?5-7验证码识别流程
2 K5 p- q' @$ e2 q* b6-1自然语言处理与深度学
% c, f; l8 P5 Z& W& [7 t3 ]" ?3 X6-2语言模型/ G+ M- c; k8 O# O; x8 q
6-3神经网络模型
' l) v9 y9 l* a( G. U) m! H6-4CBOW模型
0 b6 \* ~2 n' m0 x6-5参数更新
% Y9 W) n$ R9 X7 \6-6负采样模型* y% s( S% R% [5 s ^# w; u3 X7 {9 e
6-7案例：影评情感分类(数据
# w8 A0 q0 H) J: h7-1基于词袋模型训练分类器
) |: c$ k7 j. Z* o( L7-2准备word2vec输入数据. `( l4 ~; G% r! b8 [( r/ k
7-3使用gensim构建word2
' V8 }5 n$ S' d, p+ Y( q4 `' U7-4tfidf原理5 G4 L8 ?$ x7 a( S' r' V. K
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" `; {+ s- u# T! X
7-6GAN网络结构定义
9 s. M( w7 ], P" y u7-7 Gan迭代生成
# q3 n- Q+ `1 f& l7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* a3 o' D/ l' R6 t4 Z# r3 j
7-9DCGAN网络细节
' D- F, u( B/ X) a$ b P) H4 D8-1 RNN网络架构
+ F) k% {4 S& x! o" ~8-2LSTM网络架构6 h5 P/ H2 E9 v9 j
8-3案例：使用LSTM进行情& m* F8 \2 h1 A; |- p
8-4情感数据集处理2 j$ a- m9 W: v* s \9 z* Z
8-5基于word2vec的LSTM模型
- ^6 I6 W% ?0 O8 u+ z# u7 X8-6趣味网络串讲（数据代$ u* F9 D4 o: s2 R
8-7课后讨论版$ ?) H. K; u" \
9 v3 A/ b' V- |" }3 L
) n6 r$ L6 _4 q0 v C〖下载地址〗
' N: K; m S1 T1 ]! r" i8 v
/ |/ Y% p8 k1 i Q& }〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, s# `' g1 X* M$ z! \/ b
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