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7 ~. V6 r+ V3 w6 y7 S〖课程介绍〗2 I' X" {. h! n7 G# b
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
: L; W) q/ w2 `" m
" A4 y# j& B2 P; O9 E% k〖课程目录〗' a" x- S: D* ?2 _+ C4 A6 G
1-1课程概述与环境配置: g! `8 f6 `% ~0 u+ L0 c
1-2深度学习与人工智能概述
) W# v4 `' Q, Q1-3机器学习常规套路
0 y9 i* q0 V1 }1-4K近邻与交叉验证
" Z) ]) m p3 ], ^" Z) Y1-5得分函数. V! S! H' L: R [9 D$ n; F
1-6损失函数
3 Y" |! o& n! |1-7softmax分类器
% l% N, [( I. j: k- [; H2 ~3 l& a5 T1-8课后讨论与答疑
" ]/ L! y$ Y: a2-1梯度下降原理-
( P O+ K+ j+ n, X8 h& t- G; l% z2-2学习率的作用-1 L% x( t% R9 I
2-3反向传播-
Z5 u* y. j$ @2-4神经网络基础架构-
6 F" q ~4 k5 O$ p/ ?2-5神经网络实例演示-
- o9 |8 ?2 o0 G! E! n* N2-6正则化与激活函数0 f, B* B1 ]0 A$ J1 f+ ~
2-7drop-out
! l% c( q* p$ J2 ~' `2-8课后讨论
8 V1 ?$ V. U& w1 U! `' c3-1tensorflow安装
1 ~* U0 y. c8 C# P2 O$ j! q3-2tensorflow基本套路
, v, O, ~. R( |* h6 Y5 z3-3tensorflow常用操作
8 Q7 b' D3 S1 M9 U3-4tensorflow实现线性回归/ s s% ]1 A W
3-5tensorflow实现手写字体
' U+ z- I9 y8 F# _7 f3-6参数初始化8 x! s1 ?6 W% D2 P8 r$ ?! c9 o
3-7迭代完成训练) X6 d- P, c+ t E r! ^
3-8课后讨论2 t# A2 C( o& ^3 h0 n0 {; m$ ~7 d, j
4-1卷积体征提取* a0 U$ U* Q* [; `
4-2卷积计算流程3 _# ^1 F \* [5 s4 y) f, x! f. V
4-3卷积层计算参数
$ {! w$ m9 N' ^% H, w# w4-4池化层操作/ r; L; f, ?! F' @4 P: a
4-5卷积网络整体架构
# j( W! l" ^, Y1 }) @9 J4-6经典网络架构
1 Q) J" V+ |. N2 ?6 M5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 |% t+ G0 `9 L- |5-2使用CNN训练mnist数' f& r$ f# h+ z+ Q- m
5-3卷积与池化操作5 ?+ L I4 e7 y4 C n! S9 O% ]- B. U
5-4定义卷积网络计算流程1 o; i( N0 b# Y% f) k! x5 f
5-5完成迭代训练
2 l; E) R0 } |5-6验证码识别概述
" s: V. b$ C1 _) J9 Q% D4 F0 P5-7验证码识别流程! O' Q, K7 ]! k7 f! R$ ~
6-1自然语言处理与深度学, v9 ?( N$ ?. w$ r* f
6-2语言模型
E( N1 S+ Z7 |$ w' {: `4 k6-3神经网络模型) F" A$ g. a% ^
6-4CBOW模型
, z, o1 e# q2 v6-5参数更新
+ b9 v1 x" D2 r6 a, X6-6负采样模型
2 M5 T6 r/ ~) ~# L/ f. o% X6-7案例：影评情感分类(数据
' G& E' G% Q; h9 I7-1基于词袋模型训练分类器6 b* }+ n4 f Z, l
7-2准备word2vec输入数据
1 O7 N' ^% Q, f1 ]9 _7-3使用gensim构建word2
, q; d7 c( f3 o7 c( u- T7-4tfidf原理
+ s, I2 a# V9 s7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ Y) P5 U+ l3 Z# ]) Q7-6GAN网络结构定义
$ {5 b, Y% s; U7 \" }- {7-7 Gan迭代生成% t+ w( y8 O- d) \% G
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# o* x2 n0 O d, g% Q8 p7-9DCGAN网络细节
+ R. V f. ]: Q$ g% J8-1 RNN网络架构
- F/ M0 S$ ~ q1 a1 {1 Z8-2LSTM网络架构/ T* D$ Z E4 v, r0 S
8-3案例：使用LSTM进行情& d& Q& [' i! a% E2 i( L
8-4情感数据集处理
7 }* h p2 V6 K8-5基于word2vec的LSTM模型5 C$ V& j4 T3 y2 y9 u3 s( F. \
8-6趣味网络串讲（数据代
2 o1 C2 ~' _! h" @8 B. Q' A+ e3 F8-7课后讨论版0 j9 t! c+ h: k E1 f6 G" r6 o! I
2 P. p% ^1 d. t: s2 ~: a
D/ p2 [+ c: o: C) n〖下载地址〗
8 B( O5 x7 ?" Y: k) ^$ X
: }3 p: r1 \% i9 w5 f& @% t; |〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗! c0 J, Z9 i( x# R) |
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