0 f1 J0 Z+ I, r0 x: F, Y
5 s( N! m7 W3 p! k! X& @〖课程介绍〗
( Q: u- X$ F" p- i6 j7 u此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' ~* H: o9 i# m- Y8 r' W* O# _0 G0 \/ Z* d- @; v
〖课程目录〗$ y# T: L$ s9 y- Y6 o# {+ z: r
1-1课程概述与环境配置
6 |, s" }9 m; t: Q1 n1-2深度学习与人工智能概述: a2 t" s& G9 h+ {/ F
1-3机器学习常规套路
: M$ [& B& v. @" b m. S; ]1-4K近邻与交叉验证
( O0 Z' f) T5 C1-5得分函数
) e9 J4 l1 [3 d! q1-6损失函数; n/ ~, k ]+ j! u) E/ r
1-7softmax分类器1 j$ B8 ~9 l" u
1-8课后讨论与答疑
+ }# Q/ {8 K9 Q T1 ]! B0 {: n5 j2-1梯度下降原理- K* A1 a9 {6 U" B/ N
2-2学习率的作用-* U3 ~& Z9 u7 r$ _9 x# N" u3 [
2-3反向传播-* N( K, y* p8 l: |' r6 i
2-4神经网络基础架构-
# A) l" P- p* S" n J# @2-5神经网络实例演示-
3 d0 @$ P% Z* ]# S; e" A! a2-6正则化与激活函数6 S" T8 |9 o4 r$ J2 d
2-7drop-out
@4 [6 T1 E8 W5 `* |2 \. z- [2-8课后讨论' ^: p, z9 @ J& t' `4 q ^( b; G- {
3-1tensorflow安装
5 { z0 x( V2 r6 |3-2tensorflow基本套路+ O9 P4 O0 r5 x! c3 y$ J }
3-3tensorflow常用操作
% [1 Q+ q. z _$ r0 u+ T. ?3-4tensorflow实现线性回归. f# G$ n6 J) g# _% E
3-5tensorflow实现手写字体
; ? W1 J$ e: S3-6参数初始化
* l, c5 Q, X' |, q u- s3 D3-7迭代完成训练
5 i S8 {: {" m$ X3-8课后讨论
. [4 m: v$ f! z6 V4 A4-1卷积体征提取6 u3 y$ n& m+ T0 D+ G
4-2卷积计算流程) H% c- @5 J+ S; g' [
4-3卷积层计算参数
1 i% B7 I$ `) O5 I4-4池化层操作5 `# L( |/ n! E
4-5卷积网络整体架构
1 [* r$ U3 R. l2 P2 u4-6经典网络架构
$ T& Z: E! K: o! w4 g5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- E9 e- M6 z( L. M! _( N' c% _7 E
5-2使用CNN训练mnist数2 S- U' d% s% ^( Q Y
5-3卷积与池化操作6 o; x1 p7 Z& l$ ^/ P
5-4定义卷积网络计算流程
$ X# }& l) a6 A @+ n3 H5-5完成迭代训练
9 o5 x" z0 t/ T0 O5-6验证码识别概述
, ?5 L, h* E, ?! `/ b5-7验证码识别流程" d- e! [) O4 a p& J8 ?0 y
6-1自然语言处理与深度学
; V4 z( a7 [+ b$ f* ]5 W6-2语言模型; U+ q- [5 b5 E! ?
6-3神经网络模型
6 s1 O5 V. g+ j. \, F, w6-4CBOW模型! v* r; W- m6 _9 W- T
6-5参数更新
, U, @- O( [. s6-6负采样模型# s5 x" T/ X: \0 ]
6-7案例：影评情感分类(数据3 m3 L1 n/ T+ k" l
7-1基于词袋模型训练分类器
% @+ j* P, K: T8 N' e7-2准备word2vec输入数据3 P/ D+ @1 i# g
7-3使用gensim构建word2
9 r% Y: a" ]+ o( M: b7-4tfidf原理4 S' c! g/ }2 E' k
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' T" j" b* y) O) Y, g3 A7-6GAN网络结构定义" y6 e5 a" M: a5 N' n: m; G
7-7 Gan迭代生成
. M1 {' N- R2 F& T7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! B) l6 H6 U |! q: ~
7-9DCGAN网络细节
! C6 x3 b2 L; \: ~* g* A. D9 d8-1 RNN网络架构: H, c* R( ]3 t m/ h. T
8-2LSTM网络架构
: k# ~0 O! }3 M8 p; Z. ~2 `8-3案例：使用LSTM进行情6 Y$ V/ ]+ y! l; Y* |7 L: H
8-4情感数据集处理
# j7 F! r: E, [( h- o! F8-5基于word2vec的LSTM模型* U9 T( y/ ?' j; W( E" S" M
8-6趣味网络串讲（数据代4 L5 |; p4 C) v$ M5 x( }
8-7课后讨论版: J" b5 b' {; Q) ~* \9 \. I
+ L M. Z6 X0 W8 O' K) t5 r& u+ q& P
〖下载地址〗
- {& ?% _; y! T. }
! U; F L: h3 T& p' z# t& ~7 b& [〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, R7 Z4 G; ^: m0 g3 g6 K$ j9 T
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