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& `1 V$ i. O. q/ q% a9 H# x
〖课程介绍〗
1 K: J _. S! Q! R% A5 g此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战9 C! d0 Z d- d1 `0 I" W' j/ G1 V4 w8 C
/ c7 a+ A+ B+ @7 {7 |' } S- F
〖课程目录〗
+ Y M# t( b' e2 j! J& I( D1-1课程概述与环境配置( g1 M% ~0 c+ u4 l
1-2深度学习与人工智能概述
' S1 B* s- k8 u! g1-3机器学习常规套路
3 f0 m' u9 ^. c' t1-4K近邻与交叉验证
4 h- G: n! \1 l5 A ?0 O. X; I1-5得分函数6 s8 P+ L# L$ P6 A8 ]; i% W
1-6损失函数
+ P; ]0 c9 i- C1-7softmax分类器) U2 C5 [% M$ u
1-8课后讨论与答疑# k# k2 g/ x0 o- Q
2-1梯度下降原理-# ~1 n/ s0 |4 ^$ i; Y5 @
2-2学习率的作用-7 w5 b' W' k6 Q( k4 @8 F' y& d4 L
2-3反向传播-
- Y2 _( i! Q* P. ~- i2-4神经网络基础架构-7 v/ Q' l; @; ]; z- `
2-5神经网络实例演示-# Y* c- x6 G5 J; S* x
2-6正则化与激活函数! ]9 z2 N: H \! I* n) Y! G
2-7drop-out
' I# x9 I' Y2 X" v/ u2-8课后讨论$ J6 _( X K$ j# r2 l( v
3-1tensorflow安装( e9 `3 T4 l: Z
3-2tensorflow基本套路( c( G+ W4 R7 f! s# @ F. W
3-3tensorflow常用操作0 q* B% a6 J! T) G1 s8 Y
3-4tensorflow实现线性回归
* F; L( p4 G0 r1 _7 e S' u3-5tensorflow实现手写字体$ v+ C, l6 o" t4 B7 n1 m
3-6参数初始化
6 l: J4 u% W* O B0 x0 Q) e3-7迭代完成训练+ R6 U5 N; {4 Z7 X# c2 t
3-8课后讨论' g! h6 T% H. M3 D! C% l& |, s
4-1卷积体征提取
& v8 E; W1 l/ W4-2卷积计算流程# |4 k) k6 J7 R" T6 b
4-3卷积层计算参数
9 w& g& p& T+ T# Q$ U) x$ g8 a4-4池化层操作) W( y& h8 ?# B: Q& _" K
4-5卷积网络整体架构
/ x& @1 K# o8 f% D* x% t4-6经典网络架构9 y8 Z" F/ {7 o
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, t0 }9 n8 y: p& J) A5 E
5-2使用CNN训练mnist数
) X: z% F( |3 W1 l5-3卷积与池化操作
5 J3 v$ D/ f8 R7 r5-4定义卷积网络计算流程% W" m( ~6 p! e# p; d3 ]' V9 |3 t
5-5完成迭代训练
/ ?: p# @5 D- L7 |9 g5-6验证码识别概述
?" k. [; Z" {# \+ U5-7验证码识别流程
; F8 W1 Y8 t! _$ P0 Y6-1自然语言处理与深度学
; n' U1 d1 x! u, l: G6-2语言模型
( W4 `' ]4 K9 v6 A6-3神经网络模型
: w M6 W" S! ?) T$ W6-4CBOW模型
: N: k. G4 b- h* f3 W6-5参数更新6 n I9 i; B4 ^8 O" q
6-6负采样模型
/ v2 G; [! c' O: o1 o6-7案例：影评情感分类(数据
+ v: g1 r# p/ x' k7-1基于词袋模型训练分类器
. b u6 H7 d9 J7-2准备word2vec输入数据
0 X5 \/ A k7 J2 c$ a5 v7 R* b7-3使用gensim构建word2
. e& s" M+ q# p& y" H, ~3 N9 f7-4tfidf原理$ d0 X* E4 _; k# M' V2 w
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ e: }# i9 t% f; V6 H3 F7-6GAN网络结构定义' ]7 n: G4 k9 u3 x8 [% i
7-7 Gan迭代生成: X. d+ U }* E: ^
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 \5 h0 l) x: B* m1 H7 N5 u7-9DCGAN网络细节
( s9 e1 I% N0 t8-1 RNN网络架构) ~9 ], q* M$ c) G
8-2LSTM网络架构
: x9 N d; C8 C& R/ [6 e# ~: T8-3案例：使用LSTM进行情7 z) c. U$ D+ u) u
8-4情感数据集处理- u5 j, l/ y6 i8 J3 {
8-5基于word2vec的LSTM模型+ S d, m/ R" b( p9 ?* \
8-6趣味网络串讲（数据代, @$ W2 J" j r0 k
8-7课后讨论版) v3 j4 O' n/ Y- _5 G% Q/ `% F
" H8 G- T' ~: D" i9 L0 V
! s' v- F" F4 `( [( M〖下载地址〗
4 k) F) [% M9 t- o% {. F& S
! s% t8 I8 @3 B$ i〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗3 n( T% }+ E& u) p
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