, Z, D q/ m0 ^% h" k. c
5 R( v% g; K% @ w$ n3 L1 W: A% f- Z〖课程介绍〗
; \$ u& R! [1 u. x! ^此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
3 a- v" \9 u! ^/ y( A$ ^- _1 a" _8 Y& C; J2 S% O9 b3 O
〖课程目录〗
7 H) w9 ^) B) I1-1课程概述与环境配置9 k: c* x* z1 Z f6 m: b
1-2深度学习与人工智能概述5 n/ L" I0 L& ?! K8 |
1-3机器学习常规套路+ V, [9 v( a. Y
1-4K近邻与交叉验证
1 p8 @2 s( W- z! s! ?1-5得分函数) I1 Z+ u1 t" M F1 M
1-6损失函数% a/ y7 x, C& t7 H: f
1-7softmax分类器% p( b' V8 P) Z3 F
1-8课后讨论与答疑
, Z' N0 C% P. D; n, ?7 g9 K5 p* L2-1梯度下降原理-
3 D/ C* G- {4 M$ J2-2学习率的作用-
- i" ] X) i# ?# q' z7 A" \: c2-3反向传播-
# I& M. J% w0 l( ^1 C" ?) O2-4神经网络基础架构-
# |7 x& Q7 v8 ^2 r& ~( x0 j2-5神经网络实例演示-2 z- Z4 U/ E, i
2-6正则化与激活函数/ F. J, u+ ^: V
2-7drop-out
+ C$ o z* m) @4 |) ~8 A2-8课后讨论
7 q7 R- |% k# K; W3-1tensorflow安装# U7 m! J j' a: l# N: I
3-2tensorflow基本套路2 S9 r( S4 b, A
3-3tensorflow常用操作& J/ ?# D& ^# y# y/ P% H
3-4tensorflow实现线性回归: K4 Z% V& M4 a. e0 |; q: `
3-5tensorflow实现手写字体
6 h4 y s* C& A( Y9 r( l3-6参数初始化, l: q3 h( P( z! y5 v; ^: u
3-7迭代完成训练
, h# e7 N' x% p' N2 k" R1 G3-8课后讨论
% `1 C& P) O* b0 Q/ p# f, G' @" z7 Z4-1卷积体征提取7 a# q0 i' f& e) F, D, n1 |2 n
4-2卷积计算流程
. H7 G' \: O2 S7 n3 V4-3卷积层计算参数" y% k3 D# O9 N* p1 a
4-4池化层操作( I/ b2 w( c" s# B, V% s
4-5卷积网络整体架构1 E. |: H, X+ a4 v, t+ l9 ]( W; |
4-6经典网络架构
$ [/ `- f( @/ N; s6 t5 v5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ v! }3 Z" d" B6 V5-2使用CNN训练mnist数) X5 t# v# q3 T2 e8 S$ Q! x
5-3卷积与池化操作
; E0 T7 N, w+ C* b$ X1 b# U5-4定义卷积网络计算流程
% n( M, \! B( s5-5完成迭代训练. P- w- b. [1 j+ D: r4 [& v0 e
5-6验证码识别概述; z/ Z: K% `' e* o" d
5-7验证码识别流程
5 D; F0 z2 `2 D9 {& l- L) ?5 W% F6-1自然语言处理与深度学
* F* G8 \9 h I5 o6-2语言模型5 }: n: k. |! f7 N3 Z* i
6-3神经网络模型9 u$ e1 j/ X* d' Z# p: {; G
6-4CBOW模型
+ v$ T. v8 G7 S- C6-5参数更新
/ ?2 v$ _" l. D9 j# X% `8 K' Q/ [6-6负采样模型
0 W$ f+ a! L$ t" f7 a, ~ C# V% s6-7案例：影评情感分类(数据8 D, v& C! x6 F. j5 I# `% S$ _
7-1基于词袋模型训练分类器& }3 Q4 g' [3 J7 o% I
7-2准备word2vec输入数据
/ G# Z8 D+ S* ]% W6 o7-3使用gensim构建word25 Y2 [% R5 V& F7 R
7-4tfidf原理
$ \) v3 C3 g" n& ~7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" A& `/ _/ w6 R, B7-6GAN网络结构定义/ a$ f2 D/ n0 J* J. G) Y0 n
7-7 Gan迭代生成
5 y; }% c, b2 f& L" ~7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ u9 J) [/ L! Y4 K" j! D- Y
7-9DCGAN网络细节
: Y- g4 D. R& A: k8-1 RNN网络架构1 U5 H# Z2 G( j3 _# E' `. g& ]
8-2LSTM网络架构( l" R( h6 g y" q3 q9 b7 v: F5 }
8-3案例：使用LSTM进行情1 d$ ?; C' Y( S0 u
8-4情感数据集处理) K) [) u2 J& V& c, Q- U: X/ \! P
8-5基于word2vec的LSTM模型
- }8 O; w/ q& q' p3 c4 U4 x: ^8-6趣味网络串讲（数据代
9 K: k1 o) k1 _( \8 Y( O8-7课后讨论版
0 G2 ?5 O5 M) x& q% U! g5 T$ ?( p+ X4 X2 I3 L+ p: ?/ c* ~- O
' E9 s- C) D7 [8 h: N0 p# e' i- ?〖下载地址〗: B3 x u9 R. S; m0 U
& Z: q1 G! M: R9 l5 d〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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