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〖课程介绍〗
% L, ?; D W. _8 u! s% L* P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 |4 A! m% V& F7 V/ G
! v0 ?: w4 S3 R+ C( C
〖课程目录〗, _) V& x1 E) _( b$ T. T
1-1课程概述与环境配置
6 J7 f0 `# H( H( g1-2深度学习与人工智能概述6 Y' [* }" I! O' G- f9 r2 d# w" c
1-3机器学习常规套路
! N9 y ?4 H e5 a @1-4K近邻与交叉验证( p6 x2 E$ M7 E/ O
1-5得分函数
/ a1 }# G2 U; [8 b7 s" \1-6损失函数8 {( @& ^% A! Q* O
1-7softmax分类器* q3 j7 l! U1 t6 _+ M" q
1-8课后讨论与答疑
$ a+ B) l7 z3 o: x% Z2-1梯度下降原理- `. r( c# q/ A
2-2学习率的作用-. R5 V. \ c* a% o9 c" S
2-3反向传播-
" r% d( o+ z* w S+ w/ I. V& z2 X2-4神经网络基础架构-. a8 ~$ k1 n3 D5 _
2-5神经网络实例演示-0 Q, X8 J5 `& M* u
2-6正则化与激活函数# E' u5 O. O" Y$ H( @
2-7drop-out
Y3 w$ m. K- l( e7 S2 |2-8课后讨论' ]8 ~9 H6 I- u. f0 P4 f
3-1tensorflow安装; |& U: D- N0 q; n6 M& k( [' u* v$ T
3-2tensorflow基本套路
$ \6 K% q. J; R3-3tensorflow常用操作
6 N- t' T" V- @. p3-4tensorflow实现线性回归
; _" i( J$ l5 T( s0 F3-5tensorflow实现手写字体
( h# k1 j6 k9 ?: I& [3-6参数初始化
: Y5 N. q3 |4 T- V* s3-7迭代完成训练
' x( |# e6 ~( n. d5 e3-8课后讨论
- c2 R U$ W/ j' g1 i5 m9 N; ~4-1卷积体征提取1 H5 X, m9 e/ ~$ x( i) d5 Z1 n! J
4-2卷积计算流程
' Y1 a& W4 I4 A1 M: J4-3卷积层计算参数7 l( T3 L2 R/ B9 \. U# b( {5 \
4-4池化层操作4 V6 h" l* V. R& _1 I/ C
4-5卷积网络整体架构
: v& [8 v; D0 ^4 U: P8 o4-6经典网络架构) ?& O5 n8 {9 Y, ]& V( x
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 @* r9 W4 Z; N) w. r5-2使用CNN训练mnist数
8 c0 ~3 h8 f) } k* U5-3卷积与池化操作
( j9 `6 |( ?7 @: o5-4定义卷积网络计算流程4 T5 V* `/ ^) v9 N; e5 M" V, h
5-5完成迭代训练0 @+ O1 j( |- ]' a, r/ D7 B! D, A
5-6验证码识别概述
0 [2 a" W# Z$ f5-7验证码识别流程2 @, }8 n# E$ v' i' }+ F
6-1自然语言处理与深度学
! u9 u! ~; s" b! l/ o6-2语言模型
/ p% S+ y2 H. \& [$ T O6-3神经网络模型7 f' W+ E8 z3 v# ]" F, c2 e5 p
6-4CBOW模型) l" b0 O* L% H
6-5参数更新
2 u1 M# D2 ]- o- s4 k8 {! h8 o4 ~6-6负采样模型
. W! h: U1 X; h& A. Q6-7案例：影评情感分类(数据8 P2 s: A$ O$ I" `
7-1基于词袋模型训练分类器
% |3 o- j. S+ o- Y7-2准备word2vec输入数据# ~% D: ~" @' Z: H# B- h% R6 j2 Q
7-3使用gensim构建word2, Q( U+ p' l9 x+ r' s6 T8 C1 R) b
7-4tfidf原理
7 B4 o' B9 X" }7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- {/ N; `9 i4 f# C& h
7-6GAN网络结构定义
) \ _1 ~5 N3 G* Y2 p! d8 \& `7-7 Gan迭代生成
" j. n" ^* a, f# y- Y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 l# `) _7 {$ ?& E6 ?: A& _# K7-9DCGAN网络细节
]( |5 q: p9 C& k* j8-1 RNN网络架构7 p9 i# t/ K/ M I' G
8-2LSTM网络架构
+ ^% L I, T9 a8-3案例：使用LSTM进行情3 @& t8 ]) W8 Q, H/ _! E0 g
8-4情感数据集处理
$ v1 ~5 b p3 G4 B) H! O) E, c# v8-5基于word2vec的LSTM模型, o3 J. e1 |2 m0 T B* w( c) l/ |
8-6趣味网络串讲（数据代" U; k M$ _/ i# Z( r5 z4 I
8-7课后讨论版
) y+ {. C" ^5 y" e6 x: \1 l
! P4 O% Z' H: @4 x+ @! k
: o- P5 z8 R/ i& [7 r〖下载地址〗
% H, e$ n; q: T# Y9 g! s9 }
9 J) Q+ z/ R/ j' t! z3 p# Q9 E〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗5 f4 {1 |6 t; `% W- t7 N
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