- |* w+ u$ O6 x) N1 K8 h7 _3 h. a; L3 Y3 j
〖课程介绍〗
$ q% ~2 X9 B, B( C此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' T* p! q' R) H* c6 \8 V
9 d E+ u5 m1 M〖课程目录〗+ a. C7 G! {2 s+ I# a4 D
1-1课程概述与环境配置
3 k* P1 W# K- E1-2深度学习与人工智能概述" L" L+ m" s- _7 z5 l
1-3机器学习常规套路6 q( d. v( L: [! W* }2 \
1-4K近邻与交叉验证 f0 _7 W3 e( [% B
1-5得分函数
2 Z- z6 _# W' a( j: g1-6损失函数2 Y3 a0 B3 o* S. a9 X
1-7softmax分类器
+ ~# N" t% I8 n( W( y: | k2 X* \7 v1-8课后讨论与答疑
" F; T4 g( X- k; Q# {2-1梯度下降原理-
2 S9 G/ z: f4 P' o/ w# h2-2学习率的作用-
$ z% R7 c/ J( N, ]1 A2-3反向传播-$ x+ @! |$ L/ f
2-4神经网络基础架构-
+ w; F8 r5 E5 K3 N/ {2-5神经网络实例演示-
; c' w' J7 ^6 S' r4 ?: H q4 ~0 q2-6正则化与激活函数
7 \3 L! R5 B$ N; E2-7drop-out
- r- T* ?5 A. y! b* L2-8课后讨论7 @! c9 g8 R, p" t( R" ^
3-1tensorflow安装
$ Q; ?( }5 G! p7 B& s4 B3-2tensorflow基本套路# b5 d$ s2 E+ s; Z
3-3tensorflow常用操作
3 b2 J' L \+ e9 W/ g3-4tensorflow实现线性回归
1 k' P G2 j) _* Z6 @9 p% f$ Y. @& z" g! v3-5tensorflow实现手写字体3 z' k+ J) V; N7 c& D$ n R9 ~" x l
3-6参数初始化
5 w- \! p" `" ~8 F7 W3-7迭代完成训练
- ?6 I' y" v2 a" Z3-8课后讨论+ d/ q ?% {/ K9 w7 L
4-1卷积体征提取
' s. A6 t9 C7 ]! R* v4-2卷积计算流程6 z- ~- m: b( t# |! J
4-3卷积层计算参数
, y# ~* s3 e3 n% I8 l$ | b3 g$ F: V$ R4-4池化层操作
( A( j# n! h: e. ]9 s1 a( g4-5卷积网络整体架构( X4 n$ w4 y6 o2 s: U# P
4-6经典网络架构* V2 X) p; g# W* i# j
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% |+ B. F' u( \ q; Q( E$ Q
5-2使用CNN训练mnist数; M, X4 h1 k9 L
5-3卷积与池化操作0 i' \+ C) }; `$ G5 w/ s( |
5-4定义卷积网络计算流程
7 J. z" w1 T" e( \8 v4 R5-5完成迭代训练
8 t) m4 w. I/ c$ d$ F9 O2 u5-6验证码识别概述/ @% q8 ]6 X9 z
5-7验证码识别流程+ Z! u6 l! F, ]
6-1自然语言处理与深度学: U. b @. e" b6 P& {
6-2语言模型
9 t, {! @: f( @# d' ] s; g6-3神经网络模型/ N" f6 f3 Y0 s9 L% g) O8 s6 \ X
6-4CBOW模型
' U- l* @- `' W) D( E6-5参数更新
) x& z: A! F, \0 T* A6-6负采样模型
1 n/ e# k* u% [, b5 |' {6-7案例：影评情感分类(数据
1 G! v+ {* ~: R W7-1基于词袋模型训练分类器
/ P5 S1 \- A5 F. Z4 p0 |/ I7-2准备word2vec输入数据6 \7 Z' D& f( N6 _ J* u2 X0 S
7-3使用gensim构建word29 H* K5 B1 k) P8 ~; d# p Z- t0 b
7-4tfidf原理
7 k! A, d; A, Q& X7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' j3 C# \9 f- l( J) ?. y1 X! G
7-6GAN网络结构定义
, _) o/ ?3 {6 S& f3 L5 t* j' i7-7 Gan迭代生成
, N8 g% u' A- j7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' m& B5 f C' p$ ]7-9DCGAN网络细节0 v K! d7 {7 r; M! q
8-1 RNN网络架构
5 s+ J# d" g: h# T7 f. T, r5 V9 G( ^/ D8-2LSTM网络架构
% U- m% x- E/ N" ^7 C0 F8-3案例：使用LSTM进行情3 j0 d* n0 e) ~ l" k' W
8-4情感数据集处理# Q1 [1 c( Q$ @5 f1 A; c9 m5 E
8-5基于word2vec的LSTM模型0 D/ b: ?- Q! {
8-6趣味网络串讲（数据代7 n" Q) t2 Q2 O2 J0 X; y4 t l
8-7课后讨论版
9 D3 O! F* J1 P( O) P R7 v% f% w' a1 [* ~* K: e3 A
* t$ i' i; x) N3 f4 e9 z
〖下载地址〗8 A0 G8 S/ C( z1 c7 f, d
) ]1 Z4 l3 W3 M* w5 y: \2 [' s〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 U, i7 n/ ^% \2 D' m* E7 o
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