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& Q) m2 F- f# I) u i5 Y! u0 n〖课程介绍〗0 [1 u- X9 H/ ?: e+ i& T* f/ j% 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2 ?$ s% n6 D3 c4 R4 H# m
1 q2 Y6 @6 Y9 z
〖课程目录〗/ J# \. V% l* b4 v
1-1课程概述与环境配置8 Z) v9 Y1 d1 N( u: z
1-2深度学习与人工智能概述
# Z M6 w9 @ F5 Q2 C8 J9 _+ t1-3机器学习常规套路' G3 U7 |$ q% i3 A. I+ T3 b0 k( t' H+ d
1-4K近邻与交叉验证
, y- z1 v* a7 _/ S1-5得分函数6 C8 R+ ~: z$ o
1-6损失函数
" y7 `, ^# i5 p1-7softmax分类器
$ D4 ?3 p% g+ p" W" _1-8课后讨论与答疑2 T( g( d. X3 Z) D/ ?9 w/ u
2-1梯度下降原理-. q$ @. N6 m, H+ D" q% X; u
2-2学习率的作用-0 P2 {6 p$ |: o3 }; l
2-3反向传播-
1 X, R- B5 q* }+ L; x2-4神经网络基础架构- q5 `7 U# A: f9 e: f
2-5神经网络实例演示-& p1 V: ^3 Z( m6 B4 W4 ~9 U
2-6正则化与激活函数5 K* W4 I6 L7 k9 q& p
2-7drop-out
% }# {5 _0 c$ k, n5 z+ D) y9 r2-8课后讨论7 a9 G" Q& l) D, |* n
3-1tensorflow安装
) v& m9 c" R6 c2 z5 U' K* t o3-2tensorflow基本套路
7 p& c" f" @, G- }2 j4 c3-3tensorflow常用操作& c0 \$ Y& R$ u( F9 ]' O, C2 d3 Q; z
3-4tensorflow实现线性回归
( X) a- T. ]: J, [5 W: F! L6 x3-5tensorflow实现手写字体
+ j8 b: l4 U! }3 C3-6参数初始化9 q9 ?7 S" v6 ^
3-7迭代完成训练
8 E8 y9 D8 o1 @0 u/ P3-8课后讨论
0 k* X8 U; G& }" \9 X4 ~6 w/ p% J4-1卷积体征提取( H" o0 A4 P5 W. ^
4-2卷积计算流程
! |: f5 `0 X/ ]7 o" h3 J/ e4-3卷积层计算参数3 E9 d8 |# U& z' {# h9 ?# C* t J
4-4池化层操作# H; {0 h$ C8 M. [2 f
4-5卷积网络整体架构
; ?; [, i+ J( A! s) d3 k/ r4-6经典网络架构1 O8 f: y5 U, b: O5 ~3 ]
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) B# W2 x S4 k n
5-2使用CNN训练mnist数
" x, Z- }* Y/ k5-3卷积与池化操作
+ Q9 g/ I. n; r9 H- w8 K5-4定义卷积网络计算流程
. Y9 ]- M" l, a0 T8 c7 c5-5完成迭代训练 n7 [: i# i7 [ w( U0 D( z
5-6验证码识别概述
$ r( ~. c4 W/ u0 o7 p5-7验证码识别流程
2 l. p+ @5 K0 Z2 x8 T; x& r" }( h9 m/ n6-1自然语言处理与深度学
: Y$ n$ Y4 O: S# o+ H6-2语言模型1 m% v J) h" g1 Y% ^ t1 ~" c# n7 y
6-3神经网络模型
- \2 o" D/ t& ] q) c& Y& H% T3 r6-4CBOW模型
8 ~, ?$ m7 G0 k* \, n& J) M- m6-5参数更新
* T2 m) R6 p% c- x2 K, ?6-6负采样模型# F% X0 Y2 P- m9 M1 I; z: f, g2 \
6-7案例：影评情感分类(数据1 q# ]4 O. A- J
7-1基于词袋模型训练分类器% y* E- O- R! K2 n3 S6 O
7-2准备word2vec输入数据
" \6 M! J5 t, A+ h7-3使用gensim构建word2- P; o8 ]" i0 `" i2 [( Q
7-4tfidf原理5 K7 `/ S% ], E6 N
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* g/ ^! r, y6 K F$ T
7-6GAN网络结构定义5 K" P4 \$ j% ~0 l/ A$ n# [
7-7 Gan迭代生成 v; o6 G, Q5 _( P1 I0 {
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& ~3 h; M7 M4 f7 u7-9DCGAN网络细节
) E3 N5 [$ ?9 V/ v8-1 RNN网络架构' S: I0 V0 M+ J3 H
8-2LSTM网络架构) i4 A" h3 W& |! w' j- T# S
8-3案例：使用LSTM进行情
- w/ E1 }% n' W, D0 q8-4情感数据集处理
S4 q- L- i+ N8 H8-5基于word2vec的LSTM模型& n O: o4 T: ^& `" |( Y
8-6趣味网络串讲（数据代
) _4 i( b) E# H4 V1 v0 C, o8-7课后讨论版
5 F) o0 b5 S% G3 w8 s! T
4 [* K' {6 \. C4 H
$ T1 E3 S& ]% r0 J W3 |- `* m〖下载地址〗
4 |3 w8 c( ], I" e) h4 S9 o
0 T; z" {8 g3 Z3 B- Q4 a〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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