6 n) p k7 V- c, J" V1 A0 R% n
0 _; k" c: ~( M( k; R+ F. n* z〖课程介绍〗
$ x2 w1 d0 t9 x. I. f. ]' p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) `+ g3 m6 c- P" U! s2 M2 H( p9 p- j1 B9 H8 Q: E
〖课程目录〗5 C) l( C( r: O
1-1课程概述与环境配置. g- k7 b \5 Z; R
1-2深度学习与人工智能概述
5 F7 }, M, m9 H. p1-3机器学习常规套路
9 O$ W$ k# k! R' A" ?1-4K近邻与交叉验证
1 \* ^- @: o5 k; H- l1 n) U( j1-5得分函数
5 S7 U9 U3 q }0 @& K+ k6 z1-6损失函数
1 ?, L- R7 U8 }2 z I1-7softmax分类器$ n; [# n* t3 m/ Z( _
1-8课后讨论与答疑/ }- @5 [( O/ @0 {- |4 q
2-1梯度下降原理-: u/ A& a6 w! [$ Q9 `- T
2-2学习率的作用-
* o/ L2 Q" c' x! Q' E2-3反向传播-' Q$ _% Z6 q$ j0 Q4 n" r
2-4神经网络基础架构-7 h5 E: }1 A5 T* R
2-5神经网络实例演示-9 a. w8 r8 v# |6 i2 O M# O4 F
2-6正则化与激活函数' q2 u+ p; E* r
2-7drop-out
: t# x- |3 W7 j3 u- u" N. l2-8课后讨论9 e O/ [$ K" N! Q0 k- g! T, e3 y" M
3-1tensorflow安装
I. J. n, e: W1 h- _! d9 Y& e% R; H3-2tensorflow基本套路
6 ]7 d# u( L$ o) b# d3-3tensorflow常用操作1 |, J. M* I& a8 J# r: X' V
3-4tensorflow实现线性回归
+ N( T [" `9 x3-5tensorflow实现手写字体
& R% l4 L, _% X# |3-6参数初始化
( F' h1 \9 i3 l" ?3-7迭代完成训练
& g$ D S! H ^" J8 B; ^4 [4 d: k3-8课后讨论, c7 O" ]- X4 J* M2 v8 q# }
4-1卷积体征提取
4 E( ]& b8 q, g4 y! ^$ ^! ~4-2卷积计算流程6 ^7 o7 Y9 |3 @. v" i: M
4-3卷积层计算参数
+ H3 K( D5 b, l0 c) h4-4池化层操作
& F$ Z: n0 g" N) C4-5卷积网络整体架构9 {2 D) E$ ]0 C( w- [
4-6经典网络架构7 ?9 |* }8 F) `4 ]: G
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- J( G- ]. a j2 h
5-2使用CNN训练mnist数. K4 t% t7 N" [ Q, O2 G
5-3卷积与池化操作6 G, t) L! j# r' Y/ q8 r0 R
5-4定义卷积网络计算流程$ x; X/ y1 E/ u; C8 g0 D
5-5完成迭代训练* a, `* Y9 w1 _: I3 b, b
5-6验证码识别概述
* D8 V- y p3 S5-7验证码识别流程
& u/ l8 I9 |2 p: r9 q& k6-1自然语言处理与深度学
; ]1 i5 r( Q* }' g4 v% g6-2语言模型
1 i6 T0 J: f! I( {2 y; B3 `8 K$ G6-3神经网络模型0 v0 o3 q% ~$ M0 o+ e3 a
6-4CBOW模型- z' R( F7 V7 [: p9 P0 ^6 N
6-5参数更新
2 }) @. n! R& H6 ]6 A7 h6-6负采样模型6 [- F1 O$ c+ s2 ?
6-7案例：影评情感分类(数据
# a p8 r+ |0 {$ A. q+ y: ?8 k7-1基于词袋模型训练分类器
: Y0 z8 D, W% T9 o. \" o& ^+ Q" o7-2准备word2vec输入数据
$ `/ s5 \/ H) |) A2 [7-3使用gensim构建word2
( w2 p8 h) n4 N* O8 n4 B( J7-4tfidf原理
1 e& g/ t1 l# f8 }7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; X, U9 g) v; T0 r) O* |# d$ {7-6GAN网络结构定义 e- O: b+ v5 x( k
7-7 Gan迭代生成
! C( _) D8 p- |- F; v$ j7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* m5 a; n( ?' N# U2 S! J# i
7-9DCGAN网络细节
. ~- t3 N% K) y8 j4 }4 [5 S5 }4 g8-1 RNN网络架构
1 m. J; F9 ^3 I1 Z/ Y$ b6 B9 ^8-2LSTM网络架构7 u& X5 }" y E3 j" Y8 N
8-3案例：使用LSTM进行情; g R* O! }3 p. l5 b: C9 h
8-4情感数据集处理2 N' P% N' j9 T. b* x! T
8-5基于word2vec的LSTM模型
# h7 w" Y$ u1 g2 _6 v9 d5 ^8-6趣味网络串讲（数据代
6 y0 {+ o" u2 s8-7课后讨论版
2 S' O# X1 x8 {- T* b$ M# ^
% E9 x }+ Y8 A' D% E% r& E
y. ~8 D& u+ K5 W$ ~0 C〖下载地址〗7 N/ _! f2 o' _: _: z4 Y
: S7 q) f. R3 h7 ?& K1 w! B〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& ~ R0 n0 {- n% g- B
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