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. [- {5 [$ Y; \% @8 N" K〖课程介绍〗
, \9 N: J! O" p Z& s m3 Q* v5 ~此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战& O; E; Z( A& M; q7 E
+ v" d$ X% |1 g% _* _4 \〖课程目录〗
: T* o( D, [$ K& P) l/ D, M1-1课程概述与环境配置0 i1 S/ Y/ J7 Y* ^
1-2深度学习与人工智能概述
8 A7 F, b; K. D9 B$ Z6 G5 y1-3机器学习常规套路 o5 A( s3 z! z9 n0 j
1-4K近邻与交叉验证; Z/ E0 M; x0 {2 h$ ~
1-5得分函数
; O$ H' {! u' Q1-6损失函数" E) w" _: q: ?0 v' {& y6 I2 g
1-7softmax分类器7 L7 B0 }# P5 D( }6 H6 p
1-8课后讨论与答疑2 y) e+ s5 Y9 n
2-1梯度下降原理-& S7 N' D1 X4 f! D7 b: f
2-2学习率的作用-
: |) }, F8 N `) A2-3反向传播-
$ v0 q6 E, b; V7 y2-4神经网络基础架构-( g1 E# J$ E" k% u
2-5神经网络实例演示-2 P6 K- V4 @" P& B- o; x W
2-6正则化与激活函数
4 |' x8 J" o7 F, \2 \8 q9 {; l% k: C2-7drop-out3 D9 ?. W( U$ z& q6 J$ e
2-8课后讨论, h1 l7 d- h; |2 F8 x
3-1tensorflow安装
6 B: S8 _* F* d, X! Q& s$ Y9 k3-2tensorflow基本套路5 L4 y1 j% R8 o4 ^3 L; A
3-3tensorflow常用操作1 h7 g. A" N# ^9 p3 m3 e
3-4tensorflow实现线性回归
* l5 h" l1 U5 Z. q7 Y( t% x" y+ C3-5tensorflow实现手写字体
1 S. W) h# b! R: p: D3-6参数初始化1 u' a" }: y! H
3-7迭代完成训练' B2 c& R( V& F% w8 X* q
3-8课后讨论
6 f% ?) x) N1 v4-1卷积体征提取0 O ^ n- M- c7 c6 v: p2 u
4-2卷积计算流程
) W0 l7 x: D) s5 U! M. y6 ^' X4-3卷积层计算参数( D/ |7 g$ N5 Q' u; Y& D
4-4池化层操作
- O( d3 z7 E) ? N2 c4-5卷积网络整体架构
7 O& }5 S7 X2 Y4 z4-6经典网络架构
4 i; s. F% h; Z4 D7 j$ F5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
" h' M- s+ ^6 ]: x" O5-2使用CNN训练mnist数/ V6 I- A+ M2 X/ }& B1 m' i
5-3卷积与池化操作, H% E! G' [6 s' @/ b5 s% J
5-4定义卷积网络计算流程
" ]' R& E- c) C6 D0 y5-5完成迭代训练
4 o2 p$ p# j/ w2 ^3 N# p5-6验证码识别概述7 K1 I, `" ~) G4 x+ g$ D9 D
5-7验证码识别流程
; C2 ?9 p$ K; q6-1自然语言处理与深度学
0 T9 j3 B: c1 _- q+ G0 L8 C6-2语言模型
4 G4 q e3 |: \9 b; _2 G5 ]6-3神经网络模型- b9 v% I1 Z( ~- v
6-4CBOW模型- C& }+ L3 q) Z
6-5参数更新
' B5 ~* A+ j) F) C, C0 x4 H2 [+ q& m6-6负采样模型
6 Q; L5 _5 q2 k; `* ]5 r& I* |: M6-7案例：影评情感分类(数据) o* D1 k n( a4 Y1 ^
7-1基于词袋模型训练分类器( Z" y8 ?6 q! U! V
7-2准备word2vec输入数据' G0 I4 U- }' B: ~3 d( j- Z. s3 h8 w
7-3使用gensim构建word2$ k+ n5 h6 m& |+ y8 ^$ p0 D
7-4tfidf原理" w6 y' @7 }, J9 G4 J* F6 ~
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
f7 h* b% w, S6 C7-6GAN网络结构定义+ U4 P8 s1 m4 D
7-7 Gan迭代生成& \0 v0 y3 j$ I( w! J
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- I: O' p5 Y2 L0 m: d7-9DCGAN网络细节
. w$ z$ }, l" w' ]8-1 RNN网络架构, P5 d; g* e3 Y
8-2LSTM网络架构- b% S, b+ N/ t
8-3案例：使用LSTM进行情
; k( ]) v" N7 h/ } a$ @, u3 \! }7 v5 D8-4情感数据集处理" |2 N f% H+ c3 [& |
8-5基于word2vec的LSTM模型" F- {. d/ d( p- U1 J- Z
8-6趣味网络串讲（数据代
( Z5 F" T2 x; Q" N. `8 p8-7课后讨论版6 N2 d6 ?- x* N' v/ O# f3 }
. X% G8 D5 T4 i! l, j, g
, O- [" O; [$ q, N2 B' H* S/ X3 Z〖下载地址〗
; S+ @- m0 ^2 Z1 F+ |
1 [- Z H8 C) H' z+ D〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗0 B7 w8 ^1 \. \3 y K
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