3 s4 m# L6 w' \- s! k0 q1 b
5 h3 z* U0 f0 L& H; X& [% H3 k% `〖课程介绍〗
1 p9 m5 Q, j' O& B! \1 \此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
, h1 P3 w& S O9 \) U
E. ~7 M" ~ V9 I( X( t- e〖课程目录〗
& E$ B( z3 C( \1 m! f; }; r1-1课程概述与环境配置% l( w9 ?+ P- T" {* ]! u
1-2深度学习与人工智能概述( k7 |' [5 l. }( \) L7 a
1-3机器学习常规套路! N& A0 k0 ~9 c& C; ^
1-4K近邻与交叉验证
, ~* t6 O1 {* s+ l' l1-5得分函数+ V+ C; t, h) L- F
1-6损失函数
+ m' i) f @. p& ~3 D1-7softmax分类器) g0 J* z/ v/ q! R
1-8课后讨论与答疑# A! L, e2 C9 g6 [6 i
2-1梯度下降原理- k+ X. r g2 d" C( `* e
2-2学习率的作用-
u: a; r! w% f4 p3 x& {2-3反向传播-
1 P1 y+ B; X; Q! Y' F2-4神经网络基础架构-+ Q4 H' b" n, h Y( O( f, E
2-5神经网络实例演示-
; A! `- x1 R x" A4 S# P: Y2-6正则化与激活函数
+ H- t9 c' k' D1 v' E3 t2-7drop-out
3 C/ C! e+ C% l4 j6 p2-8课后讨论
# O( L+ } Y% s, T6 E0 p" J3-1tensorflow安装
! {! y' f$ G# a1 Z6 y. {. V3-2tensorflow基本套路
- R7 n: Y0 ~; d, |& e5 t- m3-3tensorflow常用操作
0 B* |+ l; |8 M3-4tensorflow实现线性回归
8 a/ M5 f8 ^/ W) P3-5tensorflow实现手写字体8 \8 Q5 R& \- d) n, M1 P8 a: w
3-6参数初始化
- D( f% N$ t& j, k1 ?7 Q2 H$ I3-7迭代完成训练
6 \' N2 c7 F" M! F3 E p3-8课后讨论
6 D3 c( n6 q q: U4-1卷积体征提取9 L* q: c4 b" Z& M% q; C
4-2卷积计算流程
7 s2 |( _' w/ ?5 e4-3卷积层计算参数
2 e/ h- n# v. l& @4-4池化层操作; d5 Z$ n/ G6 R2 u
4-5卷积网络整体架构
0 S: A/ w* [8 m) N+ V# c+ O4-6经典网络架构
2 M) x' M( h0 k* Z l5 I. @5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. s' l" y2 b Y6 Z+ V% U" u5-2使用CNN训练mnist数$ C; n% U3 u0 s9 S. G9 h- o
5-3卷积与池化操作2 W6 ~2 f7 O# |1 n: d* g
5-4定义卷积网络计算流程
# i0 |' Q, F: I) \% [ `" `5-5完成迭代训练3 S9 o8 e5 c% X
5-6验证码识别概述
& {# G7 A$ K0 L) c4 `' u5-7验证码识别流程
+ y, V* @* r& E7 W6 n+ q; m8 l1 F) [/ [6-1自然语言处理与深度学
& Z) X6 r" K2 O( T' h# F- K- I! ^6-2语言模型2 u3 h" O0 ^/ ~- ]
6-3神经网络模型! [' H/ P/ l( S* m* l1 A
6-4CBOW模型1 `5 j+ @5 g8 L- R
6-5参数更新$ X# V% u0 Q% ?3 u2 N; U' e
6-6负采样模型+ U6 ^ O( t/ Q' l. k
6-7案例：影评情感分类(数据
- w, w+ y! Y, D; c7-1基于词袋模型训练分类器
( h4 o9 }. s9 n0 V0 |) c, v6 O7-2准备word2vec输入数据/ ^) H" k7 s0 |5 ?+ L& u) r
7-3使用gensim构建word28 {3 ^, j0 b$ `' _: S" a
7-4tfidf原理
g) \6 k4 L. Q6 j4 v9 a: j7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
, j) i2 ], h* w( |7-6GAN网络结构定义
: l+ V: }# d, l" l7-7 Gan迭代生成
?3 `" y5 t# h# E2 |% f& c' |& V7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）6 {. u+ x# k8 [
7-9DCGAN网络细节7 @4 R, d0 w ]3 f. N0 v
8-1 RNN网络架构1 S7 @+ W$ t" I
8-2LSTM网络架构& o. E3 b8 c8 z4 i" `
8-3案例：使用LSTM进行情
+ N: D( l4 @7 g' [- _- d0 y0 A8-4情感数据集处理
3 f3 m* Y# b0 ]- ^8-5基于word2vec的LSTM模型
+ q' |/ f+ c$ m- M( H8-6趣味网络串讲（数据代' T" }* E& s/ ^
8-7课后讨论版
1 y$ F7 x7 }; m: B8 x6 Q/ z
2 T+ G! W) v' h6 b8 j& N9 z) {9 Q6 {# h5 E4 p
〖下载地址〗! x1 m. x% a9 ^# K
5 y7 [( ], [, I0 l" i3 ?〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗1 G; S+ @8 p" o" T. y2 D& Q
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