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( R5 X4 B \0 E+ p〖课程介绍〗8 z1 s" y4 }7 w" b* c( L$ y9 b
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 A+ P! I" W2 f' M# }8 ^* A. q# m' c) O
〖课程目录〗
+ p: A# ^* @9 P0 |, ?1-1课程概述与环境配置- R" v5 b' p$ [7 I
1-2深度学习与人工智能概述+ o7 q, [! g' }) `# g, {
1-3机器学习常规套路
0 N% y. l* m0 Z; Y1-4K近邻与交叉验证/ A G, x6 L: [5 L- F7 W7 H& x' i" f1 O
1-5得分函数+ P' O3 F* R9 H; g" @$ P! ~+ C
1-6损失函数% _# q1 s+ ]# q0 o! ?4 c2 R
1-7softmax分类器7 C C: h0 N+ {5 W7 K
1-8课后讨论与答疑1 S2 _1 t7 B8 M; R* V9 B0 ]0 z
2-1梯度下降原理-# W5 | u$ U4 d, Y! L: H6 k0 h
2-2学习率的作用-# y+ a2 _$ W7 ^0 ^3 J9 ^8 \9 }
2-3反向传播-
5 I$ [: P$ `2 u& O/ J4 v2-4神经网络基础架构-
' O" z: a8 {2 A% J2-5神经网络实例演示-4 X6 T1 `( U3 N' M& n
2-6正则化与激活函数
9 @" W7 u4 e' R2 M# S2-7drop-out
2 o9 Q) Q; Q+ K. K7 N4 T8 q: O, x+ ^2-8课后讨论' _, T6 C% _7 }+ s! e
3-1tensorflow安装1 g" D$ @1 q4 h& W- S6 V
3-2tensorflow基本套路' |. o; e- p5 s. U& g' ?$ X/ R
3-3tensorflow常用操作
9 f0 h! ?1 G- U% Y( ~! _4 @3-4tensorflow实现线性回归, z1 A8 q9 Q3 r" i( k9 g/ @! m! R! E
3-5tensorflow实现手写字体
" V! ~% D& D* H" e: R& H5 {( O3-6参数初始化 l2 E, [1 i. j( X
3-7迭代完成训练% m+ ^) A9 ^9 H8 M1 O4 i
3-8课后讨论
D, s) X4 ]* t2 A! N3 w4-1卷积体征提取+ L! l* d2 S4 M2 Z) l
4-2卷积计算流程
- B, Z9 L$ d! Q7 r; y4-3卷积层计算参数0 S: U$ d( B! Q" _
4-4池化层操作+ y* R; {% J6 N, j, w/ B; C
4-5卷积网络整体架构' N( m8 Y# C8 I( `4 J
4-6经典网络架构. S" Z! H7 V `' n3 r8 A1 v
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' p5 n2 I0 }2 q1 r* i5 D1 l5-2使用CNN训练mnist数
+ U2 L& X6 }7 _, h+ \. P j5-3卷积与池化操作# @; E/ s& \& d
5-4定义卷积网络计算流程5 T& m1 S% ~# W* X5 L+ }
5-5完成迭代训练
* S" E2 G6 G( j* m+ N9 J) o% f6 Q5-6验证码识别概述* i9 X& @9 f3 m1 G2 z4 y# y1 J
5-7验证码识别流程
+ }; u5 |- ]" I8 y2 j6-1自然语言处理与深度学
+ E- s7 r }: w% | ?5 U V0 u6-2语言模型! k# F9 K; H- U: n
6-3神经网络模型# }" T6 Y$ G/ z( Q$ W
6-4CBOW模型5 s: P( {3 _. b% z5 k
6-5参数更新
- J+ U6 ?, }! Q! A! A6-6负采样模型
7 x- g! c8 T* H1 ]6-7案例：影评情感分类(数据# S4 \0 _7 \( u, @3 f! F0 o
7-1基于词袋模型训练分类器
9 h4 m, O/ Y" u3 s( o1 X8 j1 @7-2准备word2vec输入数据9 q' X9 v- P0 D; S7 z
7-3使用gensim构建word2
* R5 k" r$ N6 Y1 D7-4tfidf原理
2 U% A' E' S$ k' e7 j. S7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 f: ] w/ d# f4 I* v3 q" a/ l7 t2 [
7-6GAN网络结构定义
( ~; E! F& f* `7-7 Gan迭代生成
/ }5 V9 k; W" R4 u$ x- s& ]7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ V" H5 `8 [5 v. _( I5 G0 k
7-9DCGAN网络细节
9 v+ B4 i l; W. b) x8 [8 k8-1 RNN网络架构
# `8 Q) X% b% |, t$ Z+ [8-2LSTM网络架构6 X/ K$ R. \+ B9 y# [7 s4 h( A5 X
8-3案例：使用LSTM进行情
1 l/ u$ ?: Z4 r9 M0 g8-4情感数据集处理8 f) \* b6 o e! r
8-5基于word2vec的LSTM模型
* V8 i; n5 M# D& T8-6趣味网络串讲（数据代
( y: d9 n# p3 @. v/ S: B9 n8-7课后讨论版7 U+ _% U1 x- [) b
1 w9 ^4 l( D6 \; p
7 x# {" ^- r4 M+ Y w〖下载地址〗4 z$ E$ D; i6 q# O. k
3 l7 `) V0 {. K5 W `; o1 p9 t〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
9 W4 y' U& t- e9 R全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html [' B* K& s; V
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