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〖课程介绍〗
! V- l& a( B% a! v0 \* `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 I4 Z5 V: q. Q1 E# Y9 M
$ d. {* @- W. t3 K/ G〖课程目录〗' _6 r. {+ o9 H/ F7 O
1-1课程概述与环境配置: m9 l* r* r# |" m: \& a: Q
1-2深度学习与人工智能概述8 o5 v; f; f5 P5 Q
1-3机器学习常规套路
, g; S$ ^6 Y8 }. w* E# Y. M1-4K近邻与交叉验证
( g+ O3 a; T* ~4 m1-5得分函数
$ W" M2 T/ l8 c; r u! }* v1-6损失函数 A; u$ Y1 B, m0 y8 P
1-7softmax分类器& k! i, k9 J9 I0 e5 I
1-8课后讨论与答疑
' ~7 X: P' ?( g) Y8 `0 P/ q$ K% B2-1梯度下降原理-( G+ g$ o0 L% |3 v5 j9 u! w! y
2-2学习率的作用-, ~6 r% ?; q6 r! B, W$ I, B; D) Q
2-3反向传播-
8 { T( ^/ ^8 A# D2 o2-4神经网络基础架构-
$ z5 N( h* m3 S) d" _/ h6 L6 H2-5神经网络实例演示-
g; @* m# a$ g3 ]3 J" k" d2-6正则化与激活函数
1 S+ x" ^+ I) V/ m! `/ e' g2-7drop-out
, F( k8 y* p) }2-8课后讨论
! Q \0 V! g9 y, \. ?! |3-1tensorflow安装 B* J) z$ e0 x
3-2tensorflow基本套路5 v5 p z2 i# Q1 P
3-3tensorflow常用操作2 O, w- c0 u4 u g8 v$ I, @
3-4tensorflow实现线性回归0 ?. A( |% ` T A3 D
3-5tensorflow实现手写字体) j& s. x+ c: U) z+ w8 j9 ?3 \) {5 o
3-6参数初始化
6 }4 e; L3 c* G, y4 [9 v+ _3-7迭代完成训练' b3 X# @6 |( O* z
3-8课后讨论
- J( F& [0 ~& k& D4-1卷积体征提取
% @* J& h% w5 N4-2卷积计算流程
8 |( V4 \; R5 v t4-3卷积层计算参数2 O' h3 ]- T" T$ p
4-4池化层操作) z6 V* P3 x8 L2 D7 [9 l
4-5卷积网络整体架构4 @1 z# O& t* }1 t
4-6经典网络架构# O, A) U& _8 b: ~' U3 D1 k- X4 i
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. }: V6 r& p4 _! J- X& a1 c5-2使用CNN训练mnist数" `% F) m4 }9 H% N% p+ `
5-3卷积与池化操作
. L1 q0 ?2 V1 N n' Y) P9 O5-4定义卷积网络计算流程
8 N" S* v5 t/ w: C1 r Z5-5完成迭代训练" T, C( y: k1 z1 S: Z& g
5-6验证码识别概述% k8 l& y# l4 Q% V* j# N+ T7 n
5-7验证码识别流程5 P p, N$ u( O) g ]" b
6-1自然语言处理与深度学
f4 y% ?1 b! Z6-2语言模型
, T' ]7 t5 T) F! |# F1 Q q6-3神经网络模型; e# m- ~2 }3 F
6-4CBOW模型/ t, t" z j6 i, j; P
6-5参数更新
N5 A+ \+ K: L: z3 ]9 H0 h8 Z; U$ V6-6负采样模型
; }: K6 q- o: A- j6-7案例：影评情感分类(数据' x* j" s3 w6 H
7-1基于词袋模型训练分类器
, W: g2 s; Q; p7-2准备word2vec输入数据& s+ s9 \' ?4 c
7-3使用gensim构建word2) v/ S% P6 M: ^
7-4tfidf原理
0 x" `) z' n/ R7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
, x7 U& C9 H7 ^. s7-6GAN网络结构定义
" w- F: f4 w+ A7-7 Gan迭代生成
* b) u" z8 @( U9 x7 N2 {7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 Q$ {: Z- |# @; a6 ^ w8 K7-9DCGAN网络细节
* f( d2 q) G- T8-1 RNN网络架构
# h& N" m b# @* G: F$ L# t8-2LSTM网络架构. @9 I' V7 L$ b- ? F) d# Q3 T, ^/ P
8-3案例：使用LSTM进行情
' h9 d: Q5 v9 `6 U0 v, {$ h8-4情感数据集处理
4 C8 n5 j) Z; w1 b3 E0 ]8-5基于word2vec的LSTM模型- @ f' s& }" v$ X% d) R; M1 j& Y
8-6趣味网络串讲（数据代4 o1 @9 R) p b
8-7课后讨论版$ o/ Y: ~: f; f$ O6 C! N
$ F; U) a+ U# o3 q4 H5 m' G2 ]3 d+ j( `5 ^0 _4 r
〖下载地址〗
& q m" F! ]% Y0 P% y
+ }& d( D- s) c/ K4 m: J: a8 }〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗" G$ t/ E5 j2 G; I( f) R
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