( k. L o. ~! C; G. U, `3 K+ h0 c, r& F# r
〖课程介绍〗$ |6 w# V2 u5 } i( m8 h; ~# h
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% H0 o1 ^; c- d8 C( O$ `6 a
( @/ N' [/ u4 k$ w6 S6 E& O5 [& j& v
〖课程目录〗5 d5 [! u: e: D3 k# T3 } x
1-1课程概述与环境配置
J1 x' z5 \- U1-2深度学习与人工智能概述
- w2 m& p. D/ L" d) ^- K1-3机器学习常规套路& C0 [, S- {4 q1 T8 y
1-4K近邻与交叉验证
, I! B6 G" x1 V: C8 `9 {& M1-5得分函数
$ j$ y, a* n' z. z) V* j. x1 U1-6损失函数
- I. B# L; i; I1-7softmax分类器. ?: E- e5 F8 b
1-8课后讨论与答疑
1 s& f; J! |/ {4 f2-1梯度下降原理-! O3 r# z6 u+ y( r$ A4 M8 L
2-2学习率的作用-3 l) b& W8 X5 d! q
2-3反向传播-
/ j9 q3 t, D. c+ u+ v: s; ]; p2-4神经网络基础架构-$ `8 j' I& z9 H# x+ y2 e1 R: z
2-5神经网络实例演示-
* ~& p2 `+ @; W2-6正则化与激活函数$ q0 A3 l7 ?# G( O
2-7drop-out
6 p% l3 m& T; V5 k/ ~7 ?- a2-8课后讨论5 [ P# S7 L9 x; j
3-1tensorflow安装5 y$ L1 p6 M5 g+ j. B
3-2tensorflow基本套路
6 E' l' v9 K7 V# u( u5 g, V( p3-3tensorflow常用操作
3 c7 Y3 x+ x% `/ B2 f9 M3-4tensorflow实现线性回归
" t5 _) Q5 j4 [4 I3 I3-5tensorflow实现手写字体! ]' W* f3 j s$ X/ f: o2 n' i
3-6参数初始化
& B! }3 m5 ?/ m* l( L3 r3-7迭代完成训练
& w) w- m5 d) J- U# `% [3-8课后讨论$ G7 R& }9 A3 [6 j, W
4-1卷积体征提取
, n) i8 f/ ?/ i c% T5 W4-2卷积计算流程8 O8 I+ o3 N2 [; y+ k: }* t6 O
4-3卷积层计算参数
% X) f9 `: m1 c1 a7 q- P" F4-4池化层操作7 d& W% M; K* _5 K( f2 i3 D( Z
4-5卷积网络整体架构+ s3 X* n" l& i2 d3 C b
4-6经典网络架构
) p7 V6 Q0 P" \- c5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）3 j$ l7 w' ]" [2 r, Y( A8 E: {
5-2使用CNN训练mnist数6 K/ X# V" Z- u1 f9 i: j
5-3卷积与池化操作. U+ u ~. i, c6 z: d3 L
5-4定义卷积网络计算流程
' n. I8 `" _& \5-5完成迭代训练
, b3 w! G- s4 l' D6 |) a, ^5-6验证码识别概述
1 d* }. x7 P6 D5 f+ r5-7验证码识别流程# ?5 Y5 C* m- |" L9 n8 w* n
6-1自然语言处理与深度学3 v8 b5 f* a$ v2 e% s5 S' H: z
6-2语言模型: z# B! ]0 o6 h; N" N3 ^
6-3神经网络模型
8 E6 m c" F o6 q" |% C) F6-4CBOW模型
e3 g$ m7 j1 O9 r; A' M# k6-5参数更新( \- ?% M# o0 @; U z# ^ E3 l6 ~
6-6负采样模型
% B! M/ @& S5 l! V J8 w! \% }& ^6-7案例：影评情感分类(数据6 y2 U3 c2 w' K& P% x
7-1基于词袋模型训练分类器
( j( [ O) V0 \" z6 l# q7-2准备word2vec输入数据" z/ c( y7 v1 f/ p E
7-3使用gensim构建word2
) Y$ A# U7 Y' k& g0 G) `5 @2 t, a# ?7-4tfidf原理) [/ t! z2 t: m' @
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 V8 A" G0 i* z! z9 s* |+ h7-6GAN网络结构定义% j; l) l0 y: b. @
7-7 Gan迭代生成
* j& T W( ^# [1 k) a7 u7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 p5 F! ~' I9 R+ t7 I6 w7 R7-9DCGAN网络细节
& @0 F' S& N8 L1 y ]8-1 RNN网络架构5 @8 ~2 {5 ]. t3 [; i$ ?( f f
8-2LSTM网络架构) K6 b" f: d; n- u% y4 G
8-3案例：使用LSTM进行情
/ X# J4 Y, ?/ x; ?, B9 ]8-4情感数据集处理
* M* n) D8 V6 ^# l7 j# I8-5基于word2vec的LSTM模型4 W$ { w! q; K1 ]$ s
8-6趣味网络串讲（数据代, `4 q, s U5 D% u: F3 U1 R
8-7课后讨论版
% L5 y" c' U6 d# M5 T! ]! p/ _/ P9 E( S$ r% ~3 q
& k% v4 Z, ?+ I# Q' z2 A〖下载地址〗
# l1 }* `& L/ E! c3 X! D; p
$ f$ u9 ~% n* O# }+ k, p$ A〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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