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( V/ ^' ^% y( e9 O2 J) ^1 \〖课程介绍〗
9 k9 D: i# j' z" P此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战: e4 Y, y# x: `; @, J, O+ c z
+ Y/ A, M5 d8 C4 [〖课程目录〗
3 \2 B' l1 _& i& `1-1课程概述与环境配置2 B& K- c8 }0 y9 k6 j3 m* c; ~4 ?
1-2深度学习与人工智能概述' I# j& a8 y) I! `3 U" p, l, h" }
1-3机器学习常规套路
( X/ R9 K ^% {1 @5 O1-4K近邻与交叉验证
6 P5 c$ s% ~& y' S9 C% t1-5得分函数- E/ c4 }' R [
1-6损失函数' V" |0 m# ^) G/ m+ x
1-7softmax分类器
$ ?! [! H0 t: S8 m1-8课后讨论与答疑+ |; z4 w4 o. F) d" ?
2-1梯度下降原理-8 k& j2 H; D8 B: c. I0 U
2-2学习率的作用-) p7 ^. V/ y8 M
2-3反向传播-
5 C: p/ W+ u- v! E' T; p5 e7 Y" S2-4神经网络基础架构-
) p6 p; s0 e: I" \" `. J4 G0 L2-5神经网络实例演示-, M) _1 k4 f9 h: n: J
2-6正则化与激活函数, e6 t$ x; t% n0 X9 ~3 D/ ~0 G' V
2-7drop-out
5 S, w) p9 }# ~1 y0 p2-8课后讨论9 G E$ B2 `$ p
3-1tensorflow安装
' w' K: x# h B! a. L# E4 ]4 U3-2tensorflow基本套路
' ~% y+ W# o R0 h3-3tensorflow常用操作
3 K- y4 L7 w% I* R6 u I3 m4 v- @; k9 r3-4tensorflow实现线性回归
1 c( F! p+ F/ K" U. S0 e8 G1 b3-5tensorflow实现手写字体
! w0 k2 p, q% j3 o8 f" p3-6参数初始化; N I9 h K2 d5 w# O" E# ^, P$ S
3-7迭代完成训练
. z2 H0 d5 t+ A" h' B6 a$ r3-8课后讨论
2 k% m0 e$ k) w1 i4-1卷积体征提取6 f+ t! F2 r9 Z% K% Z4 _
4-2卷积计算流程2 _9 {. {4 E: Z0 f0 E
4-3卷积层计算参数6 _: c7 z! ]% |2 b! l$ |' S! A' P% V
4-4池化层操作
4 _! n% B6 h- x+ E4-5卷积网络整体架构
. N$ ]+ q' d' N- N7 d4-6经典网络架构
O, q: p% g' b1 z* L5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 v6 S* P# z7 a: l) f' _- |( |" h
5-2使用CNN训练mnist数
* i/ c* r3 G1 Y$ M/ S$ `/ `# l1 J N5-3卷积与池化操作
( W! s* R( F" ?" p( g5-4定义卷积网络计算流程
% }- P" R) K6 i( P$ {5 V5-5完成迭代训练
8 h5 c6 J+ B1 y; n; \8 h" V5-6验证码识别概述" o9 S. [5 t6 O' A7 s! p, l
5-7验证码识别流程
6 Z6 L( J7 d6 _$ O" y0 X6-1自然语言处理与深度学
y4 I* g/ d( G0 @: G4 e6-2语言模型
' _, ~$ f+ d5 u ~) E6-3神经网络模型2 g z* ~! E) u# X
6-4CBOW模型- M! `: A0 N. v5 Y% n0 ^( Z7 A( \
6-5参数更新
+ x9 U Z# y& c2 ]6-6负采样模型( _. m* b- q8 c f e
6-7案例：影评情感分类(数据: T0 @% ~& S O5 @/ C" F8 X
7-1基于词袋模型训练分类器
3 a f6 B" h- a. l6 E2 Q) v. w7-2准备word2vec输入数据* V$ L2 p1 f+ z& P3 T
7-3使用gensim构建word27 j9 B D4 g* |7 g3 i
7-4tfidf原理 A- ] Z% |' d- h* }; Y% ?
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# X, m h" g8 U6 g/ O4 M+ y% P* B
7-6GAN网络结构定义, `, x* h7 O3 \( k+ ~" I+ D
7-7 Gan迭代生成
3 n, A7 G) Y4 X1 ]2 P7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, q/ B7 Y4 B: y; M9 m7 r7-9DCGAN网络细节9 t8 n6 }$ y8 k* i' f( f1 s
8-1 RNN网络架构
4 d+ @, E$ W/ h9 ~# t8-2LSTM网络架构
& L, e0 [& I0 Q" S& X& C8-3案例：使用LSTM进行情
9 Y- y$ B3 j Z8-4情感数据集处理
8 W+ x2 _4 Q4 w, I/ u8-5基于word2vec的LSTM模型
' E$ p8 J% \! z$ a8-6趣味网络串讲（数据代
" Z/ g. ^' {8 e5 g) w, \2 L8-7课后讨论版* P, Z6 i v* D: ]
: b+ e0 n6 U8 W
+ |1 C: b% c. ^$ r〖下载地址〗' o$ L6 R* E- X6 U/ K$ S
. p! q( x. h) U: N' t4 q1 Y〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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