7 o" s, m2 I/ X. `+ ]# b: W& j/ H% E5 ^0 I" Q
〖课程介绍〗/ |3 u" R! 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/ N: v1 F. G% f0 v$ G: {( l
& G; N* x1 k4 `5 M- A
〖课程目录〗
5 H9 @- `, @% e7 U4 R2 u1-1课程概述与环境配置
$ w$ G- `7 X8 f; z: K2 j1-2深度学习与人工智能概述; ^) e9 S/ w. x% w) V3 c
1-3机器学习常规套路& A i" m7 s( E6 l
1-4K近邻与交叉验证; W6 g8 t P: | E) }/ n
1-5得分函数
; ] x3 Z+ S$ o1-6损失函数- |" R! ^$ j- D4 d3 B2 n
1-7softmax分类器
2 s' q7 B9 G( Z" u1-8课后讨论与答疑& h. I4 k$ i! R+ |( c2 E
2-1梯度下降原理-0 s& @+ k7 n9 e
2-2学习率的作用-$ V' y2 s6 z6 ~
2-3反向传播-
' e( Q6 P1 {5 P n$ l' V( E2-4神经网络基础架构-! c3 n9 I) J8 U
2-5神经网络实例演示-
0 M& _* ?' P: W% Y! h2-6正则化与激活函数
3 D* I7 n8 j* y% \9 Q1 V2 `2-7drop-out
( @; s! n. c* {8 Q' m0 G2-8课后讨论2 i& D( m* t* F( z# C
3-1tensorflow安装: n* ?+ F2 j) f% e; C1 X
3-2tensorflow基本套路
H$ H" i& o: f' t3 x' h8 W: s3-3tensorflow常用操作
) k. q7 x. f2 J- C: L/ V3-4tensorflow实现线性回归/ C2 r/ n8 |: C# G3 [
3-5tensorflow实现手写字体
`9 q' e1 N) g3 g! G0 R, s# z- D3-6参数初始化0 ~6 P! O w* p" o# t
3-7迭代完成训练! k6 U" o5 p, ^1 v& ?% Q
3-8课后讨论+ v3 w- d, Q" ]' }9 d0 K( _, C D
4-1卷积体征提取
( y/ {% ]( o' \8 n+ F1 B4-2卷积计算流程: e8 K' v$ G! F- v2 ~
4-3卷积层计算参数
( B7 V7 j; ?3 |% _ j0 y6 P4-4池化层操作, _* `6 ] X. h7 _8 g v2 B
4-5卷积网络整体架构, ~% U6 Q; q7 w w5 a
4-6经典网络架构# Q8 C: k `1 Q) ?
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） h% k/ {1 U+ A, b, Y
5-2使用CNN训练mnist数
- T A t7 }( R( h. D7 e |5-3卷积与池化操作# `7 \. U/ p" Z# t" P# G
5-4定义卷积网络计算流程" `0 \. P+ v" e7 Y! D
5-5完成迭代训练
, A- s& [* v; ]; I5 \: X7 r5-6验证码识别概述
9 q8 y, k0 G- P3 W; f# L1 C( q. X+ c" K5-7验证码识别流程
9 u8 ?( x4 M, O% v) ]; H$ \6-1自然语言处理与深度学( h( z! o# S+ b" u$ C! ]8 x- l
6-2语言模型' K/ F% a6 O1 H8 n O
6-3神经网络模型
" a; Q0 c- I4 h6-4CBOW模型! u( D) ?5 `8 t" W3 ]
6-5参数更新
5 x: J4 C! ^4 r: S* y7 p6-6负采样模型
! B& x; B5 l6 {# s5 x6-7案例：影评情感分类(数据) q( C* u9 h+ I0 }. T, N3 a+ x
7-1基于词袋模型训练分类器1 B% y# Y& ^) }
7-2准备word2vec输入数据) m/ [. [5 q0 r; H; b3 e( c! `
7-3使用gensim构建word2+ W; C; u: R" n
7-4tfidf原理
/ ]& |' B5 t& Z% f7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)% N, H. b2 F( \0 F
7-6GAN网络结构定义
5 j$ t$ \/ l3 [7 x7-7 Gan迭代生成
2 n+ L4 H% P: ?( L7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 N4 i- o6 T8 ?1 f/ y; N4 N( }
7-9DCGAN网络细节
! h4 _9 [" b1 U" l8-1 RNN网络架构* d P& Q+ o; i! W- {( o
8-2LSTM网络架构4 _6 w' ~" t/ W2 l7 u' Y# c7 J9 T; B6 ^
8-3案例：使用LSTM进行情
$ Y* ?9 \1 P8 ?6 m8-4情感数据集处理
4 P! A. D) u: Q2 E t8-5基于word2vec的LSTM模型3 m0 F' N- A" ~5 c' t9 V
8-6趣味网络串讲（数据代$ f {( E3 `' X6 O
8-7课后讨论版
/ {& ~7 N6 a; P/ H
; f" _) P* D: p1 r( \1 R% U( b$ V3 |
〖下载地址〗5 L4 z" S$ g. I) {9 U3 G" V3 ]
# y2 [; N% Y* h: o# o. H. ?〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗; d0 F. A5 Q4 c+ ~% ^7 W. \) o+ ~
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