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& \8 H3 I4 S" ]' x y3 K2 N〖课程介绍〗
$ o0 L' ?" G$ _+ \9 s: ~此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 S. H1 C; ?3 |/ x+ [4 P6 K
- e, _' n8 |* m
〖课程目录〗# y- p$ n3 m7 `
1-1课程概述与环境配置: x- R5 D/ [% f0 j. y4 Z0 S7 _
1-2深度学习与人工智能概述- [3 H- ~4 D, X
1-3机器学习常规套路' Q! `: l% C5 Y$ i" a9 ^
1-4K近邻与交叉验证
( T1 I3 K$ @4 S7 i1-5得分函数
% Y3 v t7 g3 o% l$ ^; M1-6损失函数$ M ~8 g1 ~* H
1-7softmax分类器$ N# J0 ]/ G) n$ z3 a# p
1-8课后讨论与答疑! e+ c$ D; M# Q7 c7 g- c2 N4 g
2-1梯度下降原理-1 v/ `) s- |4 ]& C
2-2学习率的作用-
% u6 r0 z' e& J/ h( n# L8 i2-3反向传播-
- V' j+ n- ]" i( n8 D; O2-4神经网络基础架构-! U( J. k; F( N! J: c2 h% S
2-5神经网络实例演示-7 P: l0 o& s$ B( h/ s' I
2-6正则化与激活函数: u+ B2 L+ p% y
2-7drop-out" M3 b2 b, }. p
2-8课后讨论
$ X0 }( h* S7 p* {$ p3-1tensorflow安装3 x' O* u; O& q. r. ^
3-2tensorflow基本套路2 O7 ]# R- m* W
3-3tensorflow常用操作/ e0 S. \; k7 |( g/ ]
3-4tensorflow实现线性回归) L: D: |! {3 [% g1 ]. v
3-5tensorflow实现手写字体
9 p( c7 k* G4 n# w8 F8 |3-6参数初始化
# c5 D( S. ]' _9 W% O4 J3-7迭代完成训练
; [$ _9 o( U. i: R y- o- A3-8课后讨论
- I3 z# }4 S: T1 d4-1卷积体征提取2 `. H6 Z K; m- X0 I2 [( v* M. i
4-2卷积计算流程: v5 k: A6 I8 ?: t, D
4-3卷积层计算参数2 K9 c1 G6 d$ j# k
4-4池化层操作
7 _ t; o, }! G( R! P/ J4-5卷积网络整体架构
+ ~7 v5 C. s4 U% n4-6经典网络架构
4 `: {, s" w+ H3 T* X! \5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 `" p! b, G/ o4 R) t* v5-2使用CNN训练mnist数
' K4 y, e* G1 n* m, B5 [" r; h5-3卷积与池化操作
5 f S E/ J( |# T% e5-4定义卷积网络计算流程
' }8 |/ P `2 R4 a7 f5-5完成迭代训练
g0 H( E7 m4 ?" S5-6验证码识别概述! }" Z% J1 o' u
5-7验证码识别流程
6 i4 L9 D% O/ t# a, J+ ?% \6-1自然语言处理与深度学
/ Z+ t6 P$ ?3 }6-2语言模型! V, p7 [7 h1 O0 Z' E/ x# S
6-3神经网络模型
3 u: J& G/ |! Y/ H' Y# n6-4CBOW模型
/ y% C! Q* r; i. E6-5参数更新
6 X* z% |; y! B1 H8 i6-6负采样模型
( M, V- r0 u E4 l6-7案例：影评情感分类(数据7 ^ Q* }' C4 w3 i9 m+ K/ G! k/ E: ?) G
7-1基于词袋模型训练分类器- H- d1 _% D! X' M: o
7-2准备word2vec输入数据/ M9 t4 B/ ? ?0 p" e% m
7-3使用gensim构建word2; d9 d. c1 f. p8 m. `9 X
7-4tfidf原理
' c: j1 c- z9 k: P! @7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( T) J6 W& v {2 Y( [7-6GAN网络结构定义3 F& G* L" i: ~) @! i
7-7 Gan迭代生成
3 E5 _9 {3 A" b. t2 v7 [, Y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 z" v. E9 f7 n. P0 v7 R
7-9DCGAN网络细节# _3 j+ r$ r9 h- N3 `' G& |
8-1 RNN网络架构
8 ?5 U, v7 B9 H% B) h7 s( {. V8-2LSTM网络架构
" F. q9 @% q+ d- X9 @& ]( K8-3案例：使用LSTM进行情
9 c; d( R6 m4 D. v3 n2 X- Y8-4情感数据集处理, ?. e0 b( B& p+ o7 j1 i
8-5基于word2vec的LSTM模型
# G. Y% m1 ~9 }$ S8-6趣味网络串讲（数据代
1 p' }0 ^; f0 }6 A1 C$ Q2 [8-7课后讨论版
! L' U) N( A% |' r$ Q/ z: [! `* y& U0 R* N5 |. P
4 K2 q2 d7 l1 o v" ]& ?6 X2 [; s* L9 G
〖下载地址〗5 E7 G( S0 k @5 w8 {6 O% U
/ m) W. `( U: S$ w) b5 O7 q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗6 i) P1 p3 h3 s
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