6 J' ]3 R2 D: ^! ^4 F) t% m# t8 Q
. t' Z) V/ r5 t7 v# z) B- x2 z〖课程介绍〗
1 g8 | i9 G# q I R! m2 x此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 Z8 Q! O8 G5 p, U- x2 E, r
3 I, q4 V! u% E- T% f5 O; e& a〖课程目录〗
* N; G' i' I$ J0 o* {& H7 z# t1-1课程概述与环境配置" s2 j* _, B( U. ] N! ]' l
1-2深度学习与人工智能概述
* O8 y& P% y: @: M9 r- {* u5 _1-3机器学习常规套路$ a: E4 F! {* C a u
1-4K近邻与交叉验证
9 i5 ^- K4 O; J$ S' C! a" a( Y4 d1-5得分函数. u: A% z' a% k
1-6损失函数9 ?8 I: T3 c5 `! z7 d+ t5 Y
1-7softmax分类器
: s W+ y4 L7 R* a4 x7 w1 V" Y1-8课后讨论与答疑
# ~4 H1 D! K! F8 k7 T0 I8 b. i8 @9 H2-1梯度下降原理-
L+ r, o0 R0 ?# `: q3 ~; G, u1 N2-2学习率的作用-
/ \6 g& w; q1 H4 [" O: D2 O9 m2-3反向传播-
+ @: B5 Y6 U! }) [# e2-4神经网络基础架构-1 D/ [' D$ }5 h, f2 \/ {
2-5神经网络实例演示-9 H1 {/ d6 `! |( B6 W
2-6正则化与激活函数
3 V0 `$ T0 W; |0 S! h8 D, E! O& n2-7drop-out7 I: @2 \ h7 Z3 P
2-8课后讨论/ G9 w9 t& s H, Y
3-1tensorflow安装
+ o4 D4 j# a. G3-2tensorflow基本套路& p, W; _9 U8 g/ O- ^) R4 i& g
3-3tensorflow常用操作! B O8 `: V1 E+ I' p
3-4tensorflow实现线性回归
/ h3 D c# R1 z) f2 I2 @3-5tensorflow实现手写字体7 [& o% J6 }5 \: k$ R
3-6参数初始化
1 m0 L- ]5 z. T! Y! V, h3-7迭代完成训练; T ]# A( R: f. ]3 `! `
3-8课后讨论6 f5 o+ M! ?" m$ H, J
4-1卷积体征提取
, @; u" O. l2 H. C- W; p4 ?4-2卷积计算流程 Y* g8 p7 `2 t; L) a5 H
4-3卷积层计算参数6 a0 m) S! d/ `3 ^- i: J
4-4池化层操作6 t3 r* V7 R5 u+ F/ i; J
4-5卷积网络整体架构
7 a1 Z ^ Y- G: e& u( p) f7 k b2 {* X4-6经典网络架构
* s) J5 E+ B# e, S x5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 m9 a' ~* \+ R O5 n+ q5 g5-2使用CNN训练mnist数0 [3 ^( c' p" `- Z+ z, d0 W
5-3卷积与池化操作
+ L/ I" q4 Y$ r+ A9 i; o5-4定义卷积网络计算流程
* U2 q& q+ O. |; ?" I8 s) H/ N: Y5-5完成迭代训练
. v8 u4 `4 [, M/ W; {5-6验证码识别概述
7 G+ C' g* V8 J4 e+ q" Y4 B, B5-7验证码识别流程
3 m# O+ T: B8 c; B6-1自然语言处理与深度学
2 [6 U3 E# I3 m8 c6-2语言模型: Y- a8 c- L' g9 R; z: k( V: F- s+ g
6-3神经网络模型8 a* b! T/ }, d& j1 c: A& u3 z: ]
6-4CBOW模型
$ }4 E- I) M! v1 Z, h! w6-5参数更新& s/ b7 h/ o% v! R3 f
6-6负采样模型
?1 W+ O3 p; `; T2 F; C( \6-7案例：影评情感分类(数据) B. q$ D2 s u
7-1基于词袋模型训练分类器! Y9 \6 X& t- B' F! ]* S
7-2准备word2vec输入数据
+ q( m) V3 f4 J! h# v( b7 @7-3使用gensim构建word2
- g" R& [! R% W! E& `7-4tfidf原理
" B3 }9 r/ Y% P) m0 L( x7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) c; ]9 ^% ]% B- k4 P+ g) n, P( ?
7-6GAN网络结构定义
! B( \; ]+ n& M% M( K. ^, k7-7 Gan迭代生成
/ e# g! q5 k) }+ Y5 o$ P7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 ^4 y0 ?0 Q& X, k7-9DCGAN网络细节
8 ], |" B, }7 O0 k( g* V8-1 RNN网络架构4 D4 o. y1 [5 A2 B; Q) ^+ M, i
8-2LSTM网络架构
2 S- |" Y5 p* x7 q: C ]8-3案例：使用LSTM进行情: c$ h5 c `1 R' U+ d2 j+ ^/ K' L
8-4情感数据集处理. W* _& v3 _1 a0 c/ H: h n
8-5基于word2vec的LSTM模型+ B$ b+ d: ~- W3 s
8-6趣味网络串讲（数据代( e7 w! ]/ j# q1 z
8-7课后讨论版
8 ~( @, K+ Q1 `' p5 m( t: L4 l1 U/ j7 t5 |; v7 z
2 u+ @0 ~* `& \0 q' t〖下载地址〗
# P( L; C0 b3 @$ a5 W7 j
# |$ j$ U/ e; n2 G6 f- ^〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗' t4 F4 U5 b: g) `) Q
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