9 j# T" u. S, H# b, u
0 L4 g& ]0 g7 r6 q4 [, k〖课程介绍〗: w1 z; w7 p6 F; Q( W& F
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 \. R2 c% `$ Q8 t, s& j
, e! {) I4 L' O; d) Z, A; @) v6 S# d〖课程目录〗$ _ z) c) w8 v' e5 R
1-1课程概述与环境配置/ X" k2 C* G$ |% J5 V, F
1-2深度学习与人工智能概述% U+ n. P* r/ |1 X
1-3机器学习常规套路
* h( j7 {. d L5 m% _1-4K近邻与交叉验证. g! u8 W* `- ], H
1-5得分函数
( j! j, y2 X- G3 H1-6损失函数5 E' J6 g9 }) f# E& s
1-7softmax分类器
$ ? z, z* M4 D. Y! J1-8课后讨论与答疑 `! z' W, r. l6 E( C* E2 g/ [
2-1梯度下降原理-
/ h- o7 c& g& c0 g3 F' J2-2学习率的作用-
% |+ E- B. ~% k u' \# x/ ^2-3反向传播-
6 V0 y, {" h, o# f2-4神经网络基础架构-% b$ Q% F9 O$ H2 e7 ^# u
2-5神经网络实例演示-8 S* S4 B5 p5 z0 |( P8 U
2-6正则化与激活函数+ }5 t* A* P2 t! r2 w; H9 j [
2-7drop-out
$ Z) c. w% x% g0 S7 N# w* X2-8课后讨论7 _( k: ?& v6 r" }5 w/ ?6 R2 ?
3-1tensorflow安装
# P% F5 i1 S9 i# |: q. a/ N/ S3-2tensorflow基本套路
?- k3 i0 @7 C3-3tensorflow常用操作7 c) s0 G$ A$ m7 ~
3-4tensorflow实现线性回归, Q+ b' d: [( [8 g: o D9 J
3-5tensorflow实现手写字体0 S& m% N/ { j
3-6参数初始化
9 w0 `$ |$ V# `5 }# B" s0 ?3-7迭代完成训练
2 e9 m8 p% M/ l8 A+ K$ ?0 R+ I7 K3-8课后讨论
z6 L' d3 {- O* W! h5 f: J9 M4-1卷积体征提取
. h: B; ]7 b& G D @4-2卷积计算流程
$ {3 C# j' u# k4-3卷积层计算参数& D* u1 } d6 C7 H, f
4-4池化层操作5 f4 |# r. f. v( E% |% f7 j4 S# g
4-5卷积网络整体架构
# ~ c. }: E7 H l4-6经典网络架构
z; s7 t+ G5 \: w( `6 R+ k( P5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5 i( \; d# w% _$ h! P5-2使用CNN训练mnist数+ k9 j( ]" A5 [
5-3卷积与池化操作
, y9 j$ M+ E& Z' q5-4定义卷积网络计算流程$ @8 u0 a' k* Z( t! }
5-5完成迭代训练
2 V: x# X* k! ~8 Q2 g; \/ q! H3 Z5-6验证码识别概述
! l. g' z) `. [5-7验证码识别流程
+ Z' N* ]1 ]0 S! m, P7 o, T6-1自然语言处理与深度学
& z. S" u4 G) u6-2语言模型
: ?% c% I: L+ a9 t- V' Y# o$ o: l6-3神经网络模型
2 K3 f; `+ o) `( J ^6 a* K5 l6-4CBOW模型' B x* y- k8 {
6-5参数更新. l% b2 n! k8 y7 @8 C
6-6负采样模型+ z& Q$ x. F/ H
6-7案例：影评情感分类(数据/ M, [( K% s& C( U" K& M7 g8 ]- k3 y
7-1基于词袋模型训练分类器
/ A! v3 K5 A) d* Y3 R7-2准备word2vec输入数据0 n K8 k: @* X9 H; I; [; ~
7-3使用gensim构建word2
4 g9 c5 p' C3 q j+ y0 E7-4tfidf原理& O7 y. P8 Q z" Y6 M3 P j
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' V1 t" ^% |6 V$ O+ V, T: f" w
7-6GAN网络结构定义
1 c* {3 m$ L( {# d0 Y& W' w/ ^: ~! ]! Y7-7 Gan迭代生成
* n! a% v O1 H9 T7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" m* B! [- @ x. h
7-9DCGAN网络细节( f9 V; f3 a9 T* r6 @+ Z& G
8-1 RNN网络架构
4 A6 r; w$ _1 P& R8-2LSTM网络架构2 W/ }" A. g, |7 y; H$ d
8-3案例：使用LSTM进行情& x+ Y# e$ D+ N7 ]
8-4情感数据集处理
' Q: ?& ^, W' C2 \& H8-5基于word2vec的LSTM模型9 u% F' {2 @- M0 n0 \
8-6趣味网络串讲（数据代
: E5 c( o6 m/ g& y$ f, i4 m8-7课后讨论版0 ?* h& }4 \2 w
; W( F! R& l i4 S) g; ~* v( n# }2 j$ Y
; l0 w1 E0 H; J ~/ Y: M〖下载地址〗
/ A, g7 C/ B% [( n7 ]; R" R* Z
: W' ]6 V( {. a* {+ p+ W" e2 Q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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