4 U6 g) x0 m& l% L0 `) [( D, Q# l
S, I$ L/ g: D4 J& h! _〖课程介绍〗( R1 [1 G! I/ ^, P3 J6 n
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
- g# T% }3 G* l, e( ~
7 b b! r; E: n- ~; x0 L* v- A〖课程目录〗( L# r7 ? Z+ B/ F0 x
1-1课程概述与环境配置
+ x! _8 T" i) M' x$ E: X0 ^& L1-2深度学习与人工智能概述
2 m2 ~! B/ q( L0 a, n+ d6 l; r1-3机器学习常规套路
7 m0 l0 t" t- V9 N7 V- z7 p: O1-4K近邻与交叉验证
; q1 Q g* L5 S, S+ ?( l1-5得分函数: ]9 v* F# {" N2 }
1-6损失函数' P! r3 R, F0 O1 |8 F
1-7softmax分类器6 _6 z% H6 o) p2 Z1 q9 Y4 {+ R
1-8课后讨论与答疑3 J& j) _( o9 m
2-1梯度下降原理-1 t0 D w- e4 }; o
2-2学习率的作用-
" \3 T5 v9 W+ g2 ]0 Z2-3反向传播-6 W" Z' ^0 F8 f C# h0 m8 ~
2-4神经网络基础架构-
: D3 j: Y$ _ Q& R$ O& X2 m! r2-5神经网络实例演示-
/ }1 Q' m3 |' }9 I2-6正则化与激活函数9 J: W9 Q- P* f2 W8 P2 I
2-7drop-out
: w( f" S% |3 a6 P2-8课后讨论$ _4 n! p- [+ l
3-1tensorflow安装- J/ [9 p9 {6 D* ]" j: ^
3-2tensorflow基本套路: ?* e3 z* T/ X; H3 c
3-3tensorflow常用操作
* Z# \. G/ U9 W7 F# L3 _3-4tensorflow实现线性回归
6 [$ w7 q& ]7 z% Q2 n3-5tensorflow实现手写字体3 M, _: d' R e' I' A, I: k1 |
3-6参数初始化
9 w. O7 ?/ b1 C3-7迭代完成训练 f) H6 p- d, `4 W8 T
3-8课后讨论
( D( S9 z' I3 j% B1 @: q8 v4-1卷积体征提取
P o; j% ^. u3 [/ L: [4-2卷积计算流程
1 E' F6 n: T8 h) j+ [4 F4-3卷积层计算参数& t& F7 Y3 F( b3 B% ^. |" D
4-4池化层操作
" E' R( w9 E: e0 ^2 S4-5卷积网络整体架构3 `: _0 L- ^3 D+ g
4-6经典网络架构
5 ^, I0 S$ ^4 ]4 z+ u) k! f5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 J( P. F. C q9 H' c% L, X8 Y& L0 f5-2使用CNN训练mnist数9 c% }: h+ m; b" L8 _: ^
5-3卷积与池化操作
$ Q" _1 A- W0 a; N' |5-4定义卷积网络计算流程. c( c% T0 \: t4 `& H N) G6 K3 k) D
5-5完成迭代训练$ m2 ] A; s# G/ [+ B( b
5-6验证码识别概述
( L+ @* @6 k. a- p, `, M- ^' U7 m5-7验证码识别流程5 q% d4 B2 B2 B3 x3 U% u, p
6-1自然语言处理与深度学% S( v7 V O1 j) P; g7 y$ K
6-2语言模型
) n. q8 u" R) ~( `% l1 p3 g6-3神经网络模型
+ B4 H9 d% C% `" |6 C$ c6-4CBOW模型& V+ L3 O: t$ W$ p: i; J! v, K
6-5参数更新
$ ~4 u/ h$ X- D: e# E6-6负采样模型
8 t8 H* J* t% _0 Z8 B7 c3 U6-7案例：影评情感分类(数据
9 l r9 m9 U' ]+ t) _7-1基于词袋模型训练分类器
- \+ Q- g* N- b: o5 V" t5 E% [7-2准备word2vec输入数据
[1 V5 M% G' i2 }! S2 X {7-3使用gensim构建word25 A9 q+ I2 F4 }8 ?) b6 M. F3 n
7-4tfidf原理& F- s0 G6 A8 u' [1 M
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 ~' z+ `- m- I9 s- L7-6GAN网络结构定义
$ k* h) T8 n' {+ |' s" A1 D i7-7 Gan迭代生成/ u) F4 h' c+ F( C* K( V6 `
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 k& v7 H4 o: H7-9DCGAN网络细节/ D! F6 Z8 p' m, r6 }. s* m7 X
8-1 RNN网络架构, C" {1 e2 `. A, @% H1 T: z3 ^; [
8-2LSTM网络架构. P# e$ d' D/ E ]' {3 J! v6 E
8-3案例：使用LSTM进行情
+ t. p! T( j' N8-4情感数据集处理 @) C: j7 G( y. M$ M
8-5基于word2vec的LSTM模型
. u% z+ D$ _& u$ n8-6趣味网络串讲（数据代$ U8 I6 R% W; ?( L. ^: U z1 d/ I
8-7课后讨论版1 D8 c7 I( H/ w; C
7 Q' _( F9 h' f+ `
- L; J8 ?& s( ]3 D* Z〖下载地址〗
7 ^ N2 e8 B/ v& Q
6 w. M4 Y/ t, X8 P3 x3 {4 v; b〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗; r0 ^9 Y+ @* b
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