+ r: w' L$ l& C" c* m6 C9 a) R m* A& v+ W4 k; J
〖课程介绍〗! ~- g6 i+ I4 C. m) a, X) R
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 R6 w1 i% n+ g; @: A6 G4 i$ \% _7 w0 @, Q' B
〖课程目录〗
& c" |- G/ }5 j* }# W( u& M6 w1-1课程概述与环境配置* ?+ K7 ?) O: I2 f' ?/ }0 b
1-2深度学习与人工智能概述
: a% f$ R) |7 ^. h, R' u1-3机器学习常规套路1 P2 i/ V; Y, B$ f# W
1-4K近邻与交叉验证
7 ?9 U: U5 J; a$ @1-5得分函数
6 B; s( I) h3 S. P1-6损失函数, V$ e9 D6 X. l( E' H
1-7softmax分类器
$ M1 w7 g0 l. d4 r1 Y' B1-8课后讨论与答疑
' _$ ^" `; F I9 M" c S( W1 c2-1梯度下降原理-
9 `7 i4 r8 L3 _; A2-2学习率的作用-- \8 H( j( K$ [- B% J' p
2-3反向传播-
# W5 ?3 E0 `) Q) h3 X C2-4神经网络基础架构-$ n/ W; x- s" ^! f+ k
2-5神经网络实例演示-
# P! O, V3 Y7 A/ Z0 B6 B2-6正则化与激活函数% V. H- q( Y5 q% U
2-7drop-out" T x- T& V0 F7 o9 D7 c9 a
2-8课后讨论
q, u$ f- Y) q3 d3-1tensorflow安装* P* j' G5 ^' m: w
3-2tensorflow基本套路
: F) m7 h, J. Z3-3tensorflow常用操作
7 g- K& d) T; A& S! n6 Q- C o+ X0 J3-4tensorflow实现线性回归
2 z* c0 Z5 a" a) z3-5tensorflow实现手写字体5 e" s7 B" R0 c; y
3-6参数初始化
/ q a' S: B! l9 c" P3-7迭代完成训练6 _# \8 D; X, h9 Q
3-8课后讨论
/ Z L+ E( x: H7 A7 U) q4-1卷积体征提取
E) [4 O2 e# P) Y4-2卷积计算流程) g4 h/ y" b d0 I' d
4-3卷积层计算参数
# t6 l. P+ G; H1 Z- Y, G9 o, o9 n4 r4-4池化层操作4 Z8 y) K& u- a# N! Q7 `: C/ o
4-5卷积网络整体架构5 |6 E0 V; Y/ ]. c1 K% r
4-6经典网络架构
' y T0 G& }' s5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 |& _5 N! L" g/ Y; x# n! {1 |/ n2 f5-2使用CNN训练mnist数
8 }- z2 A! y, h) l0 g6 P1 ~" X5-3卷积与池化操作
6 k) |; D- d% k! t% U" R+ w8 N5-4定义卷积网络计算流程# G: M: p9 K ]$ l, D: ~ K! x
5-5完成迭代训练6 c+ m! X, S8 e4 ~( p0 a5 E; E0 V
5-6验证码识别概述
( R; L8 p) [ s5-7验证码识别流程4 ^+ E7 [/ C" L; W0 e
6-1自然语言处理与深度学
: D/ N6 g' G1 x1 k9 E" ?6-2语言模型
- Z5 d& G4 M. O3 r: r6-3神经网络模型
3 ^" Q1 S# m/ ~/ q- p- M6-4CBOW模型
- Z2 T' ~0 d- y3 v: T. [3 }6-5参数更新
! T I) f7 x/ i2 B5 B6-6负采样模型
o. s& w7 W# b% c/ |6-7案例：影评情感分类(数据: n3 X- I& d% C' b% @4 D
7-1基于词袋模型训练分类器
: K9 t2 I. s2 x* ^7 g7-2准备word2vec输入数据/ L8 l- F ]3 z$ y9 B8 b
7-3使用gensim构建word2
2 L2 b @( W, D! U7-4tfidf原理- W% {" r& X2 {2 D1 r# [1 }+ J9 @7 e
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! Y) y& E: ^; q0 k) _& ]! ?0 {
7-6GAN网络结构定义" b! d9 z; e# n4 t4 V3 ^
7-7 Gan迭代生成
6 O. A/ G+ W( Q# ]7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 Y6 j U t( J) N' t, i, f. J
7-9DCGAN网络细节% p* \( Y3 j; O
8-1 RNN网络架构
G% N H+ E0 {8 T8 E8-2LSTM网络架构1 n. k3 h0 x, N- C* j6 c8 l
8-3案例：使用LSTM进行情
( `" {! P- j7 e# J8-4情感数据集处理! e1 T+ i$ _9 @
8-5基于word2vec的LSTM模型, `5 V0 Y* B i8 t. Q2 V3 q
8-6趣味网络串讲（数据代
" G( t7 n) G0 p3 _& K) v- X, Q8-7课后讨论版9 }+ U$ P7 b/ D6 M9 K, F. @
5 m" e! ?' d+ }4 [
' @) u( C B: B. F' N# i6 _0 a〖下载地址〗; v; n. m4 f |5 n
# E. x8 j, E; n9 o- [〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗 Z# h7 m4 P/ p
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