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〖课程介绍〗1 L9 _4 e$ l9 y# o
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 ]: B/ `5 \( o3 r
: Z: f4 s! W+ L; E4 v' s
〖课程目录〗. j- C% Z/ z, D" Z! S4 C8 w( A5 M
1-1课程概述与环境配置
& s! O) a$ t- i# ^% e/ R! S( @5 A1-2深度学习与人工智能概述
9 O4 B5 i0 F$ u) y8 e9 f4 }# r9 `) a1-3机器学习常规套路. s& T* y1 F( a0 Q4 {' R+ V: O
1-4K近邻与交叉验证
' ^0 T7 }; x* B* M% ~8 F7 m1-5得分函数& \6 |5 \$ f" p5 P, t2 R
1-6损失函数0 t l! h( z! _: R- K+ S* p: `) N
1-7softmax分类器
+ c+ x8 z) q" G, j7 a+ w1-8课后讨论与答疑; w0 v- @4 _/ ^/ E( z/ @
2-1梯度下降原理-
2 m h0 J- S; w: g, R2-2学习率的作用-1 n, F; ~+ e/ W1 k# u0 e
2-3反向传播-( p: J! j) q; ^* k' p
2-4神经网络基础架构-
0 X z% [2 ^. V& p9 b$ g( c2-5神经网络实例演示-
, x$ |$ i0 G1 |+ I b2-6正则化与激活函数+ c( ?' ~- C% v9 W8 q( B3 ~
2-7drop-out$ }. z- b& |. P: {* V
2-8课后讨论
a; G0 r: C5 e. Q2 z; f3-1tensorflow安装- Z4 s( `/ j; U- H1 f2 J! B
3-2tensorflow基本套路
1 @" n+ S2 M6 `8 Z3-3tensorflow常用操作' l- ~% a( Q5 ^: a/ b, M1 U
3-4tensorflow实现线性回归
2 c" Y3 w3 x, V/ {8 L6 R) M3-5tensorflow实现手写字体+ |% ~" U/ H N: e9 L" t
3-6参数初始化& t* [& d2 V$ y
3-7迭代完成训练
9 X& o* x$ E% h3-8课后讨论* |/ W; D. q0 W9 c7 J0 H9 o+ p
4-1卷积体征提取
/ Q4 w* n. i$ |4 F2 `4-2卷积计算流程
( P+ L3 B. O& w7 ]. K4-3卷积层计算参数
2 Y! \1 G; _3 }$ \9 ^( f4-4池化层操作2 e# ^' p/ f1 Y' e# }
4-5卷积网络整体架构
4 p% d4 X6 d/ K, G8 [) n/ ^4-6经典网络架构
: S1 v `( O2 E2 W# X% B$ a5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 f" d; c% _% |0 f1 k2 Y, W, ]& U. E5-2使用CNN训练mnist数
5 [8 j3 u* j$ b0 b9 @5-3卷积与池化操作
/ c$ c, a9 Z v$ a" M; o5-4定义卷积网络计算流程
& @8 [( f+ w, a( t& w2 ]1 I5-5完成迭代训练) x: `" E9 r* |% H6 E" [
5-6验证码识别概述1 @2 d% q- W, U2 S% {: M/ f: _
5-7验证码识别流程
& x/ n( n& |) o0 x6-1自然语言处理与深度学
% k7 Y# p/ _9 P+ T5 {3 C6-2语言模型
; h# t9 n" c: a( p; l6-3神经网络模型
, F0 J, U( I) d) M4 `$ m8 T6-4CBOW模型
' q0 F! U9 ]8 G6-5参数更新
9 B# r; d% t8 Q6 j4 U6-6负采样模型
+ ]" S' l1 g" _0 x( P6-7案例：影评情感分类(数据
; \ x* g/ R6 d( ?/ ~, }0 ^7-1基于词袋模型训练分类器
& \. i2 n- z' V" s: T7-2准备word2vec输入数据
, Y' D5 ] }1 x9 N( m0 q/ N7-3使用gensim构建word29 i, U2 d" Y. a0 `/ c+ o- a
7-4tfidf原理
2 x9 m% e) j0 Y. h. I8 q/ m: o3 I7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 S1 C" J5 m+ T7-6GAN网络结构定义/ M. k2 m8 o' q& F7 m! v
7-7 Gan迭代生成% b, s- v6 j \5 K1 T
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; b, e2 `$ Z6 E! m I+ F( @
7-9DCGAN网络细节: c, ?- X4 r; D6 @' u' G
8-1 RNN网络架构. j6 D+ M4 g& c9 C# f
8-2LSTM网络架构
- h) t3 @$ u) z+ E# S) K; z) w- s8-3案例：使用LSTM进行情7 d, o, G" @1 ?9 D0 N
8-4情感数据集处理
: D* s8 |1 T7 K8-5基于word2vec的LSTM模型
% B6 K8 o7 j. l8-6趣味网络串讲（数据代
% O( F1 N; N5 \5 f" Z4 P% n! J' [8-7课后讨论版9 y6 P* }: r L, t: A$ c; U
! N7 {/ B% m2 Y2 ~4 W: y9 p% d' X* h
' v- j0 p9 u/ k' H Q/ W〖下载地址〗+ O2 G0 D) q# _" x
; m5 D; | ^- n V i2 V$ e〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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