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〖课程介绍〗
) ^, K' S) z6 X! B: c% i6 e此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
% h* p/ }6 S: [* v
% c; j V/ T; z6 s- F/ b+ B〖课程目录〗9 i- x$ r2 y& S" c H$ {9 I0 I$ S
1-1课程概述与环境配置! @) ]+ H! O7 ~& B) X8 ?
1-2深度学习与人工智能概述9 m/ _0 f6 j" J
1-3机器学习常规套路' _& r+ \0 x! y2 Q
1-4K近邻与交叉验证
) [& Y0 x; K9 s$ F6 [1-5得分函数
, @. y; y7 y6 R) O1-6损失函数
5 r6 B& v; Y5 V6 B1-7softmax分类器2 [* b1 H4 v, P. y# U
1-8课后讨论与答疑9 w' }7 [7 d: I" j
2-1梯度下降原理-
4 P: D6 f, Q/ i& T8 k9 U2-2学习率的作用-
( H9 ]" [7 _# _$ M, k0 x2-3反向传播-
( F4 z( P) q# Y% L2-4神经网络基础架构-1 W1 K6 }$ I. D' ~% Z- n, O- K
2-5神经网络实例演示- V ^1 M/ t7 a. |, t( p
2-6正则化与激活函数9 o3 B. V% W6 c. @( r
2-7drop-out4 x, l* L! [' U4 Z7 x
2-8课后讨论, ^& h: m# s, f) X* O0 `5 E& n4 ~
3-1tensorflow安装& }8 Q& o1 y- t3 }
3-2tensorflow基本套路- e9 c$ m3 E! q, \* M/ Q
3-3tensorflow常用操作1 ] s5 f3 `8 O; t- V
3-4tensorflow实现线性回归6 ~& Y: E6 z2 ]) }4 q9 w6 q! @
3-5tensorflow实现手写字体
. r+ N$ G$ E( K: h5 @3-6参数初始化
+ @! |0 S" [; X3-7迭代完成训练
7 Q3 M# K" a8 ~3-8课后讨论% i- b8 ]" O7 t0 ]" I5 k% x
4-1卷积体征提取2 w- D) ?% |$ q5 z; H0 i
4-2卷积计算流程
/ O5 S* P1 J: w E6 q4-3卷积层计算参数7 b3 n! W6 ~, I ]
4-4池化层操作
# T& c/ H) `2 s" x4-5卷积网络整体架构- N( g) I, L4 p2 n8 Q
4-6经典网络架构
) G9 u3 `* I6 |3 K5 Y/ V5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' n X) b0 }9 q8 I0 E: h5-2使用CNN训练mnist数: y4 @ ^$ u( j* b X+ _
5-3卷积与池化操作0 O' N4 q' o1 }6 S4 G/ U. ^
5-4定义卷积网络计算流程
: q! `6 r1 X- D2 ^# N. T+ T: ~6 s# A5-5完成迭代训练9 }6 ^' H! X, y) |
5-6验证码识别概述
( R& V: p. i, r6 h6 e2 b* B5-7验证码识别流程
t/ T t0 e |8 U0 h" L6-1自然语言处理与深度学1 I3 E5 {5 `8 @7 f
6-2语言模型* O2 r' @' ]- R
6-3神经网络模型
! }/ m4 N" v1 I/ f$ G6 e* ^6-4CBOW模型2 n( E4 J# m) A1 u) V I
6-5参数更新- E% a$ n* @0 w7 C+ g; @* j
6-6负采样模型! @5 A! W1 w; Q- X2 t5 O+ I7 `
6-7案例：影评情感分类(数据. B7 Z1 q6 M$ a% \: S5 ]; E! v
7-1基于词袋模型训练分类器. s9 T. R4 ]# A
7-2准备word2vec输入数据! b1 q. K' O+ U
7-3使用gensim构建word2
. V8 k" E, S$ a6 ]) W0 p7-4tfidf原理
s. U4 p/ f( m7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; U* k. h7 E) y/ F+ n$ p6 s7-6GAN网络结构定义3 x9 ^1 P" x) K6 L, I7 Q0 L
7-7 Gan迭代生成
2 p0 ^# ? Z6 v3 y0 v& X- x @7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 ^0 W" v3 l) \6 @8 G" p7-9DCGAN网络细节' _9 G3 T" O4 M- Q, y
8-1 RNN网络架构2 F, g5 |4 ]9 N+ n0 z
8-2LSTM网络架构* X9 {7 K% |9 |7 W3 p5 Q
8-3案例：使用LSTM进行情2 x$ R) s& j; W5 c5 P
8-4情感数据集处理
- |4 w. j3 y( ]8-5基于word2vec的LSTM模型
! j! x/ L$ V V' t8-6趣味网络串讲（数据代
8 q/ w+ Y7 V, C8-7课后讨论版' A7 ]8 M8 K5 f" c0 J" @
7 N6 P5 w" B% |# Z* ?% l0 I( e1 u" N: j
〖下载地址〗9 a: Y: w x* B4 Q4 h* f2 T
+ y4 V% U( y& l. {〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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