5 f& G7 }0 K/ `/ @- I4 Z" j, V/ V& @- ]* [5 d7 u( d
〖课程介绍〗7 l. K' V4 {: ~- 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. R' B: J6 a, @4 ~
1 F. i; n4 z7 C7 H! g2 v
〖课程目录〗
4 v$ H' [# I" o" R1-1课程概述与环境配置& e; R X2 b3 k: [
1-2深度学习与人工智能概述6 {# ?$ `3 S# T( j5 C
1-3机器学习常规套路
/ J9 E1 B# k2 G+ ]' \1-4K近邻与交叉验证
' ]* B: y9 t# T1-5得分函数
5 T1 Q S( Q5 o; V& O/ x! l( s1-6损失函数/ K+ u+ a* A( L
1-7softmax分类器5 {6 M: E1 J9 C \: [# M
1-8课后讨论与答疑
; @& S, ~; x7 T" q! y* L2-1梯度下降原理-! h( E/ g/ T+ ]4 N( ?
2-2学习率的作用-
0 D. O7 U k: L+ O! ]/ g- s2-3反向传播-
7 n# n* ~" w2 H8 a- |9 Y2-4神经网络基础架构-
# O1 k- B) J! J2-5神经网络实例演示-
* a- v2 T; k) L) v2-6正则化与激活函数; j9 P3 r+ m3 y2 c+ z* v& e+ N
2-7drop-out
! c; ~; @5 J7 V' ^4 H o2-8课后讨论* v; u+ m1 l6 j& x
3-1tensorflow安装5 ~; F/ s) o. s
3-2tensorflow基本套路
& w( Q5 U/ [8 g# K+ _3-3tensorflow常用操作5 u5 S) q* c1 B& x+ z! i8 a
3-4tensorflow实现线性回归
$ \8 i: g9 ?; |3-5tensorflow实现手写字体& I' c& k6 _( U* s
3-6参数初始化
$ n2 F, B6 T, \. m9 O; l2 m3-7迭代完成训练
6 r. z8 ^) K* O" [ X$ i$ }1 O1 _9 ^3-8课后讨论
3 t9 d9 q: {3 y0 L4 H$ z( \. e4-1卷积体征提取
6 Y& Z3 ?0 L v2 \7 p6 H& U/ Q4-2卷积计算流程& o; W: a# w; D. s/ A$ s
4-3卷积层计算参数7 ?% Q2 c/ ?$ A3 {+ [9 o
4-4池化层操作
% u) i3 [- d( w" g4-5卷积网络整体架构
3 Z* w: w J* {1 B3 {/ r+ C4-6经典网络架构
* }: Y5 s0 ?8 @0 X2 W5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' | i; K# |. O, j) a5-2使用CNN训练mnist数( N$ F$ _# b/ z. w4 a
5-3卷积与池化操作& Y5 P* h* s- r' \/ F; g* B0 U
5-4定义卷积网络计算流程# y! R1 l/ ~" H. _
5-5完成迭代训练" k) a1 N( P4 |! b0 Y0 I
5-6验证码识别概述. O# C& X4 n; A) l
5-7验证码识别流程5 l0 P) [2 z; }- G( |
6-1自然语言处理与深度学( A5 L7 K- H! S0 ~9 A
6-2语言模型
- H0 X( ?1 I# ?+ y+ p2 a6-3神经网络模型
+ U8 E0 E6 G' v( x6-4CBOW模型, ~5 k9 \' Z0 u5 O j
6-5参数更新) t) N0 c; Q. n5 ^1 A/ i
6-6负采样模型% `9 ?' ?' t& p# X9 R: Y- i! i
6-7案例：影评情感分类(数据3 {, K3 G8 R$ P' P
7-1基于词袋模型训练分类器
2 p# i m9 Z8 e2 R0 r7-2准备word2vec输入数据5 w# T; X# O; p2 A
7-3使用gensim构建word24 f! x5 M& P/ l2 Q2 Y. J' v4 P
7-4tfidf原理' \% U0 `4 u2 V0 _4 _/ v; b5 V
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) H; e$ Z7 a' B7-6GAN网络结构定义
1 F, b! A* `, u% r8 r7-7 Gan迭代生成
( t' E- M& ?! a3 k x7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 ^( O( \9 X' l" u7-9DCGAN网络细节
/ ^5 a5 |! w$ T0 C$ `8-1 RNN网络架构1 P# h! A. e. R) N! A
8-2LSTM网络架构
L: H& ~2 d% H, R8-3案例：使用LSTM进行情
" q; L% s9 |4 W0 r8-4情感数据集处理
* v7 X7 S: P) h* `. p8 f& }/ N8-5基于word2vec的LSTM模型
. {" I8 d( ?; v& H8-6趣味网络串讲（数据代
) H) l& D: q# b* \3 D8 E! _8-7课后讨论版+ A, Q+ g2 w2 ^+ l3 q" V
* c6 L# R6 i( S- x+ t
- J9 \; j+ U- R" b0 V i〖下载地址〗; X- {& W3 S% f# D9 [, x
) N3 w6 N* }* P- P, U% U- H〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗( {( ], u4 E: g- K. g7 C
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