6 G6 w' H$ q1 \" N; F, w0 A8 y& K* H B" p; @* Q9 w
〖课程介绍〗
5 r, j5 f* B/ x% ?此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ M2 ?' r2 p) I; J" X
. Y/ S5 \) k: q. s3 c) j〖课程目录〗
( E' F1 y! a) k+ G* E3 B1-1课程概述与环境配置; r2 F/ t0 D( T# S
1-2深度学习与人工智能概述/ B3 J( r5 c# S- z
1-3机器学习常规套路
3 l' S" ?- x# ]* L4 }* x1-4K近邻与交叉验证! L" M# p5 J! Q. H* ^
1-5得分函数. Q" }2 Y- w8 f0 n3 v5 }1 w
1-6损失函数+ e% S: w1 v" m. k% e/ J
1-7softmax分类器% \5 o9 w0 B0 ~' Y
1-8课后讨论与答疑
+ N k3 h8 p$ q/ t D- z1 d( q2-1梯度下降原理-# ^/ n6 p4 Q6 Y& H6 Q
2-2学习率的作用-
7 n- F1 b5 e( F# R2-3反向传播-
9 C W9 }' q, G: J; b8 V( w6 i8 w! z+ W2-4神经网络基础架构-3 ]0 s/ X" G8 l# B# B
2-5神经网络实例演示-
& U. d7 w" g. V2-6正则化与激活函数) n, M8 L( l1 }$ p
2-7drop-out
! e3 N+ C% f( z2-8课后讨论: E. z3 l5 o% O& g# [
3-1tensorflow安装
" E6 Y9 e: ]3 C: n' S3-2tensorflow基本套路
+ ]0 }; j' B! x% I: Q3-3tensorflow常用操作; {# k: s- W3 W! G4 j2 ~* l6 h
3-4tensorflow实现线性回归& O( D: z* g. {, i9 m
3-5tensorflow实现手写字体
4 h. F4 U- L$ E5 E6 a$ E3-6参数初始化
& H6 t" l' s0 `7 i3-7迭代完成训练
2 Q1 K" ^% B2 P0 o8 x+ ~- b3-8课后讨论: R2 G' A6 b: I7 ~. }) g2 q
4-1卷积体征提取$ O/ p9 ^! i; I( Z+ @% f
4-2卷积计算流程- V4 E* e3 s) q! ~& H1 z
4-3卷积层计算参数
$ U1 D: H5 k. a& m9 Z/ U; Q4-4池化层操作
* }1 T, ~; C: J8 Q7 r4-5卷积网络整体架构
8 @$ E& ^ s" ?% m4 Q: T4-6经典网络架构
6 Q9 W% a5 w$ n! C, m7 g5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ H8 V% N- E+ K5 z! V2 ^: p5-2使用CNN训练mnist数* @+ b2 w9 H4 U% u( E1 a
5-3卷积与池化操作
0 m( l$ m# |; ?0 _4 y7 j( y5-4定义卷积网络计算流程- j- N T; m( h9 E( h
5-5完成迭代训练
( R0 h, s$ W( G- L, V" j3 w5-6验证码识别概述' `! h* b# m: ?- w: D, z: n( C
5-7验证码识别流程
6 D8 e3 z; X8 W K+ |* t6-1自然语言处理与深度学2 f- D; A- ^1 I# F: M. h) r
6-2语言模型
3 W5 |7 a9 X) ?" s2 Z1 V8 Q6-3神经网络模型
6 V5 ?" B# n7 x) G1 T6 g/ W6-4CBOW模型
$ k) `& u2 }7 A, T2 y+ J0 y6-5参数更新4 C% A. y& u# z- e7 U) u; p
6-6负采样模型8 D% g5 f/ `/ l& B
6-7案例：影评情感分类(数据
. z0 m) Y: p9 \) K U5 L: a7-1基于词袋模型训练分类器8 R. p5 Z- F' a2 u
7-2准备word2vec输入数据6 m. b! Q- b+ K( u2 z% u! U
7-3使用gensim构建word29 K& G0 L) f& k2 g
7-4tfidf原理
. {& \, H7 q9 h5 i6 U5 s6 H2 _; W7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* j6 a( K7 T: j0 A* N- |7-6GAN网络结构定义
$ Q5 v; M1 O) b! p9 l' G" k! Q7-7 Gan迭代生成% [. k* E4 }4 \2 ~' U
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) ~6 Y Q8 R4 d# c3 s
7-9DCGAN网络细节
2 t _9 E( n, w% h+ W' l8-1 RNN网络架构8 _& H% v' K" w |9 n$ o
8-2LSTM网络架构
0 @9 \1 Z4 ], D1 D3 E8-3案例：使用LSTM进行情! Y2 j! f8 i( s/ |& G' R
8-4情感数据集处理
! ^, S- G: c2 g) j8-5基于word2vec的LSTM模型/ n1 l5 @0 {9 F9 ?
8-6趣味网络串讲（数据代
1 J( i' v/ H* x+ i- F8-7课后讨论版
$ H. c8 p/ ^' J" N: ]# y; w& e
4 E6 L8 i4 Z( K; k+ `$ E; M
0 ~7 S' D0 C2 D% {" Y〖下载地址〗
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8 C: D6 p# k6 ?〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& A, t/ s' p# w) x5 n0 I3 B0 A
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