1 W# B" z$ h1 L5 ]" t& X0 g
9 V. @9 @3 t/ T3 M1 {3 _8 v O( b〖课程介绍〗
( k' X$ r0 F8 N' P& c4 {1 r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 ]+ o9 B- W, m U) o
& q# B; V6 |' Z/ n〖课程目录〗
2 ]9 f+ s# F+ X1 n6 }1-1课程概述与环境配置
r2 j F' v1 j* p! }! t1-2深度学习与人工智能概述8 d# r6 `* \, j$ P% F
1-3机器学习常规套路
& z5 k9 A/ t3 E& F" y1-4K近邻与交叉验证* ~) u. W' J# Z: {1 t5 w6 s: c; e
1-5得分函数4 X8 J! C" o8 ~6 H: R @
1-6损失函数8 k x# S: Z9 ]* ~( Y/ C6 ^' ~! L
1-7softmax分类器8 D8 W4 ~0 f4 O6 d9 ^4 o8 i& `
1-8课后讨论与答疑
- x9 v" M1 Q, N) y e4 F2-1梯度下降原理-' |* M3 a$ W' d/ ^( l: j
2-2学习率的作用-
5 l) b+ g- @' y1 A. a; i4 x) x y% d2-3反向传播-
, v! g; D7 N4 M/ B4 H' V% q( \2-4神经网络基础架构-
0 G. J8 j! Y6 P2 c: C2-5神经网络实例演示-, b& t: Y- I* G8 j$ G
2-6正则化与激活函数
: I; A) ^% W5 }+ _6 r5 l3 Z1 n2-7drop-out- n7 p$ k# l) q
2-8课后讨论' f' P' K- {! J! Y$ _7 z, s
3-1tensorflow安装- w7 M2 e3 z! `" w$ {1 A
3-2tensorflow基本套路
3 x# K# a+ P7 {* C+ ?9 N a: `3-3tensorflow常用操作, Q7 r) A5 [ F* j7 U k
3-4tensorflow实现线性回归
3 K' K/ \5 D$ B3-5tensorflow实现手写字体
# q# q1 r) J8 r, I) X3-6参数初始化
0 v+ L" g v7 s& M% L3-7迭代完成训练
. n3 ^( J( O0 E3 U7 Q. m, z2 \3-8课后讨论* J5 N7 m: }; l& }5 i' ?" B# t& i
4-1卷积体征提取7 ]6 w) l9 D8 e
4-2卷积计算流程/ }; B1 ?$ |9 f
4-3卷积层计算参数
$ k' Q% K" L0 \1 U. s* ^4-4池化层操作) {) j& ?3 H$ Q8 I: B/ A7 @$ ~
4-5卷积网络整体架构
; x* V& a6 X+ N* {$ c) z w4-6经典网络架构2 b, [; @/ ^, ?! n8 v8 V! J: A
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: I$ a8 Z# O9 l2 v
5-2使用CNN训练mnist数
' L' ?; L3 l: d/ ?5-3卷积与池化操作
0 O& Q; N; |( t7 K# J$ V- ~5-4定义卷积网络计算流程
1 i2 t6 L- E7 A4 _( y5-5完成迭代训练) C+ v/ n6 u9 Z' l7 }! q" l% O3 y
5-6验证码识别概述3 m2 @ h0 H! N( w$ z" u
5-7验证码识别流程( W5 `8 `, T9 g3 A3 \9 h
6-1自然语言处理与深度学% u% F9 w, \. z4 Y) W2 I K
6-2语言模型
5 E; f( _! H4 k, W7 h6-3神经网络模型
6 [+ g8 F5 J9 ^1 H. e% \6-4CBOW模型
+ z+ P' [0 V8 u: o' I9 F' e4 L6-5参数更新
- m9 m( H9 s2 g, W6-6负采样模型8 o2 e4 b8 |+ U) v* P
6-7案例：影评情感分类(数据1 k, n0 _2 ?" G8 t) m
7-1基于词袋模型训练分类器" k/ `1 J6 ^+ R5 r1 r/ X, J5 ~
7-2准备word2vec输入数据
( P: K R' _ t8 m* q4 C- b7-3使用gensim构建word2" W7 y1 C0 E R
7-4tfidf原理
# U8 x( y I# C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); ~* D- U u8 u9 Y; o1 U, x! f- i
7-6GAN网络结构定义
& B' F% H; {6 S* j6 \7-7 Gan迭代生成/ D$ {! N Z( v( c$ \- g* w4 Y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- J. ]5 S6 w, r9 m w7-9DCGAN网络细节
7 Q7 q8 q! _. \. Z8 v6 c" M8-1 RNN网络架构5 a( l; W8 ?. V+ y! ^' M" i$ g2 s2 \
8-2LSTM网络架构: z I( t' r7 g$ e5 z; r
8-3案例：使用LSTM进行情
3 ~# M U( f! L3 r8-4情感数据集处理
: {# R% F$ ^3 M' {/ Q% ]8-5基于word2vec的LSTM模型
8 n9 @& s! U9 J% {1 t0 f; v8-6趣味网络串讲（数据代
J. H1 h2 Y9 W7 J2 ?' x- s8-7课后讨论版, K( d, B- V/ G$ O* s- G3 V0 p$ _* i
0 H \1 [3 x5 l+ B6 a7 \
) F+ k. o5 F& R/ Y2 z* n( t〖下载地址〗
& S) l4 K1 |7 K0 C' H2 g# |' [
7 `0 ^$ B$ h+ t〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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