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+ _3 j" c* h7 H# u: W7 M( d: n
〖课程介绍〗
- Y- x2 ~; B. Y8 S- 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: z( }. l& u- t
U! A9 C2 A n( S: G. |
〖课程目录〗
( f8 t! _5 Z0 E" }1-1课程概述与环境配置
: V% a4 W' I' O( _! \7 V1-2深度学习与人工智能概述. w; \1 y" Z" |+ [
1-3机器学习常规套路
" ~# Q, h" }2 N3 s! S1-4K近邻与交叉验证
% s' E5 i$ U# q' C1-5得分函数
% z3 [8 Z$ [& x: F1-6损失函数
- O( b* O6 g+ [+ M% u! G1-7softmax分类器
I& L: E1 `3 Z8 Y# v) H1-8课后讨论与答疑: Q" u }; ]; i" d' ^
2-1梯度下降原理-
6 x) T% l7 Y4 E2-2学习率的作用-
8 d% @! ^' v7 F+ K# w8 f2 m1 v2-3反向传播-) I& _# v- l% b; v
2-4神经网络基础架构-' D/ ^2 ^1 e$ Q" z$ ]+ S' O% g$ }5 T
2-5神经网络实例演示-
* W9 m+ S# J) P2-6正则化与激活函数9 ]6 @5 e6 e& @# x: V
2-7drop-out
, j( N3 l8 L' p7 Q( d' L6 @2-8课后讨论2 @2 Q7 p Q) F
3-1tensorflow安装6 U5 H' d2 R+ i% x2 }
3-2tensorflow基本套路
b Z. a5 v6 t% \: H* o) U3-3tensorflow常用操作% g, F) F5 F7 {. [
3-4tensorflow实现线性回归, h$ s2 V& S; Q: P) F' H7 N
3-5tensorflow实现手写字体
, L+ V" ^7 p v. P( ]3-6参数初始化* {2 e* F- d) Q; g0 H+ x5 v/ v) x" a
3-7迭代完成训练
: e3 Y/ o3 t a6 u3-8课后讨论
3 _" A- B; W z) F4-1卷积体征提取 Y& u& w( {# Z: c4 X3 w5 D& t& s5 T
4-2卷积计算流程
5 r& S4 a+ H+ F6 I' U4-3卷积层计算参数
2 W1 i) \4 P/ @/ W6 g1 N2 G4-4池化层操作
; Z& k# K( s0 N$ G4-5卷积网络整体架构
- P5 ^0 ?1 Q+ M f, f4-6经典网络架构* \7 I5 e' {; X2 C9 ?1 |8 R) W
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 j2 b. U: v ` y5-2使用CNN训练mnist数- e" e. W2 V; a3 W( n2 z' p
5-3卷积与池化操作
' [+ H- | L" h1 C) v" L6 H5-4定义卷积网络计算流程
2 i1 S2 Z0 @$ g, @6 v5-5完成迭代训练
' X# G& b7 I! p1 y) E" j* k5-6验证码识别概述
O7 d# Q' o8 D1 R( |) h1 O* i5-7验证码识别流程! X% `; Z6 L. `6 ~/ ^# v
6-1自然语言处理与深度学6 t1 h$ h' ] }9 K5 E. D
6-2语言模型
; T4 e2 J$ _: G6-3神经网络模型
/ T j8 F2 q4 x3 G5 [6-4CBOW模型) e6 e+ j7 y! ~7 d- g( Z& v z J1 {
6-5参数更新- b0 F- A% |5 I( Z& a! {3 V. A2 J
6-6负采样模型
% D: j! U, O$ e) S/ P. I6-7案例：影评情感分类(数据
: Z" C: W0 L& u! D& y7-1基于词袋模型训练分类器2 @2 V. R) d( n% M) a: t
7-2准备word2vec输入数据
0 m( Q4 W, U/ K" y& j0 A: i: `7-3使用gensim构建word2$ a% J8 R& _+ c1 r' v
7-4tfidf原理5 g6 ]+ v% Q1 s$ r* F
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---): U" r: @6 ]9 x% N
7-6GAN网络结构定义
% B( {8 N5 \0 c7-7 Gan迭代生成/ |, I8 A- \" H
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 H* t, w% P5 O( i7 \' S7 i7-9DCGAN网络细节
, b% t) X' r# l( v8-1 RNN网络架构2 d6 g7 s+ O: I8 F1 j4 J
8-2LSTM网络架构4 B. p6 F$ r& h% _: l" {* m
8-3案例：使用LSTM进行情2 X! o9 I; {' U6 q! v
8-4情感数据集处理. T; {: ?, e1 b* o
8-5基于word2vec的LSTM模型
- T+ l7 y; ?$ g4 L+ ~, p; Z3 S4 s8-6趣味网络串讲（数据代
D5 q: W' m$ |! y) s( ^- t% ^8-7课后讨论版
H* |7 t/ ?! f3 N; R$ k: ]9 F1 a$ U, O. ?- R& e" Q8 p- |
$ o0 L: {' @, f- w〖下载地址〗, e+ P; q' _6 Z( J
) ^6 a6 B3 K- C2 Y- u〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗; @* f. a' Q0 s. i- W/ |
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