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, Q) ^ _; a2 q) @( B9 j* ]4 U- L〖课程介绍〗$ R" l3 w" i: L& t9 h& V
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 ?! f+ I9 O, B9 p5 s% B9 Q% c2 j2 @/ Y/ `+ e3 u" j& I
〖课程目录〗; ~) A5 x- b" ^
1-1课程概述与环境配置' D" f/ I1 d S- _/ T/ ~3 y
1-2深度学习与人工智能概述
% q# w! t4 b$ B4 K, u; l1-3机器学习常规套路
0 M7 E; ] ~% D5 J8 G( _ y1-4K近邻与交叉验证
# [" w2 [0 E. w8 ]8 Z1-5得分函数
8 f+ E, ?+ h. U1 c1-6损失函数' p+ M7 y. L) h% R% d4 I* w
1-7softmax分类器+ l) f) B8 x% O5 S
1-8课后讨论与答疑8 u" Y9 ~, p5 z
2-1梯度下降原理-0 n a7 C# o) S3 d5 F! M8 `; \: s
2-2学习率的作用-
, s3 @: r3 S' u4 Y* A* C7 s; ~2-3反向传播-; r8 s# i! Z2 k8 l6 N* P) s9 H
2-4神经网络基础架构-1 m! [5 E% i q9 x
2-5神经网络实例演示-
5 H8 a# z, n5 R2-6正则化与激活函数; J' U2 s8 M; _! |7 B. t
2-7drop-out
% d% t d. U; p# }- @( U7 U/ y. I3 o2-8课后讨论+ ?2 z9 e5 H/ E, l; P6 f1 p$ _5 n. R
3-1tensorflow安装, S; ^+ O) z0 F, p3 W* F8 e, t/ }
3-2tensorflow基本套路- {1 X% H( r3 [( Q4 q: I; c, O- V
3-3tensorflow常用操作, M% Z7 Y6 o8 G! b. P, W6 |
3-4tensorflow实现线性回归
; T' f' W) ^ X" i1 n$ q) e4 _3-5tensorflow实现手写字体
6 P9 g$ k! H! `% M3-6参数初始化
# ~ }% i" ?. f3-7迭代完成训练/ X2 w. p# c; q
3-8课后讨论) [ e+ p3 \/ [/ L# h) m% Z
4-1卷积体征提取9 G9 G1 `3 o5 _; c/ _+ s* m
4-2卷积计算流程( n" v7 ?: E- R w1 G4 t+ }
4-3卷积层计算参数
: z2 t" D+ P! g4 a+ J; L4-4池化层操作
4 A) _# P# X: \; I4-5卷积网络整体架构7 K6 v' E, X( s3 Z/ x* M# W \
4-6经典网络架构
8 t$ x+ K# m7 \8 e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) r l; ^4 u# D5-2使用CNN训练mnist数
5 f. Z6 k/ O9 C& U; z+ w9 @6 X$ d9 m( O5-3卷积与池化操作1 E' G) J, j+ j9 M" s
5-4定义卷积网络计算流程
0 q$ x# f4 c7 F6 d0 k5-5完成迭代训练
% P4 ^% ]# }* I+ X5-6验证码识别概述
( ?1 |. \. J7 H3 y4 @5-7验证码识别流程, y* _) I6 \( J* _5 j1 s6 A
6-1自然语言处理与深度学" |9 |; V8 k$ x/ ]
6-2语言模型
) T* q& R& T O6 B7 ^6-3神经网络模型
7 Z9 u2 d) b- ]; R2 {8 A2 ~ K6-4CBOW模型, o* @: M/ c" ]4 W
6-5参数更新4 {! I1 v; V+ d
6-6负采样模型 Y$ l2 B8 A$ J% ], l& ]* u0 L
6-7案例：影评情感分类(数据" V. ? D0 Y& y. a
7-1基于词袋模型训练分类器
2 d: M, J9 c1 {& y6 W9 `9 j7-2准备word2vec输入数据
$ K* s" m. Q( B. E8 J4 L' _7-3使用gensim构建word23 }( m: j2 b$ _
7-4tfidf原理
: N0 p$ _+ k6 v7 T' I( Z) c; y# j7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
+ n# L6 q6 H% L% ^9 G5 S3 i7-6GAN网络结构定义/ n6 ^7 V" b9 r7 X- @0 y7 R: f
7-7 Gan迭代生成
7 }/ w: m, i0 k2 w" ]. _3 m7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）9 f2 `4 P0 O/ [9 P1 |( o* C
7-9DCGAN网络细节
; t7 R! `- q6 C. m, u8-1 RNN网络架构
9 }! s g4 W, f' I8-2LSTM网络架构
/ r. z2 u; C* l8-3案例：使用LSTM进行情- h3 w/ H8 f7 X i1 E8 A
8-4情感数据集处理
7 c, Z% G7 Z8 }" L* Y+ F0 i8-5基于word2vec的LSTM模型
$ \4 W# B) Z+ m( f- |1 D/ T8-6趣味网络串讲（数据代
) m( k+ B4 C# \1 p8-7课后讨论版7 o8 p! p4 \0 X3 D5 i6 O6 Y
1 K. O. k* E2 q, G4 y& f1 b0 T3 S
+ {2 U+ q6 D F/ ]& h〖下载地址〗
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& C/ j( }& m7 W" ]5 a; ~0 K9 ?〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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