8 d5 v, B1 t8 P: o, U2 I' m" S* X# f, O* C3 q Y. ]9 ]5 c
〖课程介绍〗. K% B0 C L" H0 ]5 T) i
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战! Z8 R4 y: o6 [( S& d2 ]4 j# o
0 s9 v, F+ P( D3 L〖课程目录〗
7 Q8 {: \: G* L3 ^3 Y( H, E# t* V8 v; B1-1课程概述与环境配置
) P" m" d G5 T% ?. W1-2深度学习与人工智能概述
, `0 `8 K" F! H1-3机器学习常规套路
4 |! o: M1 t6 r7 l1-4K近邻与交叉验证
% @/ B6 e1 E: K8 ~1-5得分函数
5 p% Y; N, R: Q0 b, m5 N1-6损失函数
/ l7 V. w7 F, G( e4 y# }1-7softmax分类器
! z" c6 m! |" ]5 x1 {1 h" [$ z( e1-8课后讨论与答疑5 t: I% f/ M$ |$ ?. p/ p% m
2-1梯度下降原理-' T3 C; I" x# Y( S+ |- }
2-2学习率的作用-
; {3 V% o) c& u. J. P2-3反向传播-
# l' w( h. h0 Q& R6 k2-4神经网络基础架构-
) X- h( g' E+ h1 K; z2-5神经网络实例演示-4 G; }9 o Z1 D0 u. R6 U$ T* q
2-6正则化与激活函数8 ^4 r3 B: A, |9 ]4 e
2-7drop-out# v' M: P5 I2 i. [) l
2-8课后讨论
% z9 G+ u2 }$ {7 Z) {3-1tensorflow安装
4 t# `- T% i) y7 f, | ^! D! C3-2tensorflow基本套路7 q6 K* y7 ^4 |$ e! B
3-3tensorflow常用操作
% N* \8 T( M8 |* i3 U, A: W3-4tensorflow实现线性回归 u" B1 m! Q. ?! w; O7 v
3-5tensorflow实现手写字体7 u7 _% o% a* C- l
3-6参数初始化9 G8 X+ _7 _6 X( q
3-7迭代完成训练: S4 c6 O3 s& Y: [* r" z% i9 K
3-8课后讨论
. @& i+ d" B& k4-1卷积体征提取
2 E# A" S% \3 |+ ?) B7 m/ T4-2卷积计算流程5 V7 K; o5 ` e! U9 h
4-3卷积层计算参数" n: j6 @4 B* ~1 \- D, P5 {
4-4池化层操作; u* ~+ N- X4 }/ \, u3 l
4-5卷积网络整体架构
& j, E- b+ C" ]4-6经典网络架构, D& x+ j% g% D. M
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, G- L3 z# f3 U! i _1 {; f! A% B/ Q
5-2使用CNN训练mnist数
( | e. P! M; Y% q5-3卷积与池化操作/ m# @) N- E+ n! b
5-4定义卷积网络计算流程
3 V6 w% M9 n4 O: C5-5完成迭代训练2 u6 w0 C3 \" F3 S1 `( Y
5-6验证码识别概述6 k3 E& \8 _8 q \; S
5-7验证码识别流程( {' A: r, s. j& F
6-1自然语言处理与深度学! K* F6 L& H$ |1 N1 @2 B
6-2语言模型
+ v2 N1 P+ ~, D7 n9 o6-3神经网络模型, c( o/ k( g1 R
6-4CBOW模型4 p+ ?* N5 P1 f; e
6-5参数更新
- I" I: s% r& Z6-6负采样模型
/ m2 u# M% D3 m# q E/ [6-7案例：影评情感分类(数据
5 m) L1 l3 ?' }2 l7-1基于词袋模型训练分类器
9 U% S+ m+ P# a$ N7-2准备word2vec输入数据5 k$ L3 R+ k5 Q) A! w% l
7-3使用gensim构建word2
" U; v& U$ j5 n: f. r0 E7-4tfidf原理# A: @5 z- f8 O! b' I) Z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" i9 R# v' p: z. M0 B+ ]$ F
7-6GAN网络结构定义% _# t% n. w) z8 L. H2 Z& k
7-7 Gan迭代生成0 ]8 F1 h; W6 _- s- T
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ }) y2 `$ _) `- d8 P+ F4 r: H
7-9DCGAN网络细节; ?) o$ Y2 H7 _; S/ U, W# Y1 |9 t4 k
8-1 RNN网络架构
. _. x0 J6 j0 |- [8-2LSTM网络架构' [; C# O& i! D7 u, S
8-3案例：使用LSTM进行情
/ I3 m) [1 s) Q1 q" L" @) e8-4情感数据集处理' }7 O; T! H2 F
8-5基于word2vec的LSTM模型
0 K* H' D! v4 L: c8-6趣味网络串讲（数据代
& F: p2 b( ^! p7 l; W. D- s: b8-7课后讨论版, \5 Q. L1 e3 L6 ]8 ]
. @8 T4 ^' {* Q
2 a8 v8 j8 a! j" R9 h/ O8 X
〖下载地址〗+ x; d& b0 Z3 }. z( E, c
3 P+ D3 `/ v0 K5 m8 \( ?- K( ?# J〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 p' ]& L- ^9 S" z: G
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