( g% k- P3 q2 |6 G# i, a
# h' d; D& J6 Z6 K# b; j1 A8 e〖课程介绍〗
! N7 C, z: t- i/ L1 _* z/ Z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
/ |/ }4 x7 Z( S! q
0 e _* @: E6 M4 D" P1 d# q, |( {〖课程目录〗
. f- P' k5 M9 H" ~1-1课程概述与环境配置
: f7 }0 G( n5 _6 n1-2深度学习与人工智能概述6 X! E' A+ F! U% P# y
1-3机器学习常规套路
' E6 q. Q d' m* i! x( @ O1-4K近邻与交叉验证
P& _% E6 t9 D4 N) Q7 O* m1 N1-5得分函数
q3 n) ^$ I. s) J/ d, [1-6损失函数
' M; j! @" W2 S3 U6 |1-7softmax分类器
7 t" |: t$ W. |! w! b" P# |1-8课后讨论与答疑
$ B: ?3 W6 N: p+ M0 v( ]+ Q2-1梯度下降原理-
5 G/ h1 ~8 V' i' s4 p! {: |2-2学习率的作用-2 m& b4 p9 }4 {
2-3反向传播-
* ~) T( g' i/ W9 W- \6 V9 S2-4神经网络基础架构-
% o' K" Y9 I. n5 C1 P# ~2-5神经网络实例演示-8 Q4 P* M9 _! Y& G! s7 z O
2-6正则化与激活函数
3 ~. X. |* x- ]* V3 Y" h2-7drop-out0 w, X" G, M( D' ^- q4 g, X
2-8课后讨论0 y( m7 W" `5 R7 Z8 t
3-1tensorflow安装
' t7 E# M$ f* v ?& o/ M3-2tensorflow基本套路
/ n p5 E; U/ b2 k8 t" @. e3-3tensorflow常用操作* J1 `$ z; l! P. |9 W
3-4tensorflow实现线性回归1 e/ a0 C8 W6 t/ q0 g& |) H
3-5tensorflow实现手写字体, n! E/ H, o: D* @3 `9 e9 i
3-6参数初始化- o! r. \0 D4 Y# f6 `
3-7迭代完成训练
; L% v2 l$ X, x/ K0 a3-8课后讨论
0 s- G" ]0 y( K4 p/ ^4 l. i4-1卷积体征提取
/ S3 O- O6 h7 m% V4-2卷积计算流程
9 r9 L& O% D9 l5 l/ Z0 u. t9 Y. M4-3卷积层计算参数
& z# I5 i' E$ @) l0 ?# \4 h4-4池化层操作4 }2 y. {/ S7 w& e }
4-5卷积网络整体架构% X0 X; i! K' f9 b' G" g. Y8 B
4-6经典网络架构6 E2 `5 H# i$ z+ r3 X* J
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, `1 {. C' f7 r4 j! x8 W! }3 c- l
5-2使用CNN训练mnist数/ u" B; Z6 Z* ?- Y7 b2 B# c
5-3卷积与池化操作
. M# y3 p2 b8 F; w$ _$ g+ g, [+ I5-4定义卷积网络计算流程$ j. d0 B* M. r. C! T
5-5完成迭代训练7 P: ^0 e) z$ U2 D6 v/ L
5-6验证码识别概述
% e5 F ^; B- I9 l- }5-7验证码识别流程: n3 t1 g' i% S9 G
6-1自然语言处理与深度学 J' G" O( U- W5 N
6-2语言模型
7 k4 g1 |/ B) o$ Z+ v4 i6-3神经网络模型
4 N4 K# g9 E/ q+ h% [1 p! B6 e* m6-4CBOW模型& j8 W8 H' n3 R6 P2 Z
6-5参数更新
3 X( x8 H$ s& {6-6负采样模型" w! t5 @+ ^4 ^' R2 x* M+ V
6-7案例：影评情感分类(数据1 w. l/ u. m( s" N" _. S& f
7-1基于词袋模型训练分类器+ i1 t9 t# U" e0 U) c: b, N2 I: D
7-2准备word2vec输入数据9 G/ d# `% x, Z: M6 l
7-3使用gensim构建word2
+ @& I, Y0 }4 E8 |( a2 I i" l7-4tfidf原理
5 f! O: R% G% A: P1 _3 m7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# c) k: Q$ ], i
7-6GAN网络结构定义
; ~. _! t) Y r4 i7-7 Gan迭代生成
A$ U+ f2 I8 F) }0 m+ k7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" ^ m. ~8 {5 E5 n. j* j
7-9DCGAN网络细节8 ~$ z ~+ A+ q+ n
8-1 RNN网络架构
& p) }; Z- S( e& U* B" e( I8-2LSTM网络架构
6 b) F3 [5 Z' b& N) s8-3案例：使用LSTM进行情
8 Z; h7 w' Y- _! A0 D: w8-4情感数据集处理
' T2 v# Q7 B2 t6 L: u' y" v8-5基于word2vec的LSTM模型/ G! X9 u" m' O2 I5 j/ m" e
8-6趣味网络串讲（数据代
% S' ~0 P2 s K5 _$ `8-7课后讨论版
1 c0 i0 @4 k. P( x, n/ |
3 [% H- c9 f+ y" R. I
5 `- @, Q' ^% y. O+ h5 |# N〖下载地址〗
7 w3 _( L, x6 |" C+ X
1 B7 ? s7 v5 ?2 x6 N( s: q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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