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, D; U3 P2 _. M5 v1 Y
〖课程介绍〗1 T6 f! O% N: Y
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
2 K1 r C0 c" I3 k. K( F! a! ~# W/ D
〖课程目录〗; Y# ]+ Z s# S0 k5 p) ^
1-1课程概述与环境配置
; f( r; A8 M' W4 C5 w# X1-2深度学习与人工智能概述0 k R) a& B. {& o) T) V& Z# z
1-3机器学习常规套路
5 u) _ t+ y# C4 I0 b4 E$ O1-4K近邻与交叉验证
- Z0 }8 H" p2 h0 w9 e1-5得分函数
8 \% ^( }9 t/ S- ^1-6损失函数
x7 E9 L4 Z% \( ]1-7softmax分类器
$ E) }, ?3 U* z1-8课后讨论与答疑+ i$ \) f9 r7 P- Q" v& F: r- M
2-1梯度下降原理-$ {$ B% j8 y# a* W9 ~4 ?
2-2学习率的作用-
9 T& y/ ~9 v' |2-3反向传播-. X! I$ _: X" e9 v
2-4神经网络基础架构-% x& a& C d6 o/ L
2-5神经网络实例演示-& Y% G& G1 _" }& ?3 P
2-6正则化与激活函数
& I" W5 V8 a* e2-7drop-out* Z" `; l0 P `6 V; E% s
2-8课后讨论: x4 L- b( f- C" c
3-1tensorflow安装
7 L* s! |8 r/ V5 y; q( q8 @3-2tensorflow基本套路
# h) I" c# W; {9 I$ m- q7 u ?2 a& w1 p3-3tensorflow常用操作
; ~' z3 C& o. \ P. A3-4tensorflow实现线性回归1 @4 p ], W- ?8 v: Z
3-5tensorflow实现手写字体7 S: P7 I/ m+ y* ?2 }
3-6参数初始化6 K. h) T, X e! R( `
3-7迭代完成训练: g" e: }7 R. @/ G9 \3 R% |& P) n
3-8课后讨论9 m3 G% _* B7 o7 [4 @
4-1卷积体征提取
' R" g4 R6 ]! ^! E4-2卷积计算流程 e f6 Y) X$ u2 q; m* z
4-3卷积层计算参数& s4 A1 M q5 f5 o% r
4-4池化层操作
8 f" f" A7 L' |/ a$ Z8 N5 H4-5卷积网络整体架构6 Z( j* I5 P: `; w; w) S
4-6经典网络架构
4 c9 y, O' I& t9 f1 q. F" R5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, m B @% @" B H$ D5-2使用CNN训练mnist数9 l$ W# t" x: i1 x+ x
5-3卷积与池化操作
1 i& J$ I; U0 Q5 ]/ R" x X- r5-4定义卷积网络计算流程5 y4 ?6 ^& L. f& P. A* m- O5 g- X
5-5完成迭代训练
+ V" N; b% U0 f* h! P/ U5-6验证码识别概述
# P! J4 ^$ ?* w5 W4 ^5-7验证码识别流程
8 x" s, N/ I4 k9 x6 Q; {6-1自然语言处理与深度学
6 p/ F& T5 }' M& V6-2语言模型
$ K0 V ?* M; Y- T+ z6-3神经网络模型! L7 v# _- X, a
6-4CBOW模型/ c7 K h4 D( S4 y; F( H( [
6-5参数更新
1 q4 Y) j6 z. ?5 f K' z9 e/ A6-6负采样模型
2 C. }+ r" |, a+ ^6-7案例：影评情感分类(数据
`0 y' H9 q9 r+ i- \) w. P7-1基于词袋模型训练分类器* U! b1 h* F6 l- j+ s- c: V
7-2准备word2vec输入数据
+ ~! c3 p, S$ Q% J C0 y# O- W i$ s7-3使用gensim构建word2
9 B# v0 p; c' W2 w$ @" H+ v7-4tfidf原理
- }4 p: T( m7 _ i# w7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( f, C3 _* b: }/ H& X+ H3 e
7-6GAN网络结构定义/ g ^. @# U' i' [+ G( R& `2 D: i1 {
7-7 Gan迭代生成
& k# R5 g# P& ~" x7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 s' n# n' y% a9 p2 b
7-9DCGAN网络细节/ m( Q/ | B7 z$ A$ m8 ?
8-1 RNN网络架构
2 [2 }6 F1 H& R# J$ x) z8-2LSTM网络架构7 X( F1 G* d: Z T
8-3案例：使用LSTM进行情1 Z, u4 f# f+ N' }4 a
8-4情感数据集处理
& r" Z8 T( E: s8-5基于word2vec的LSTM模型4 a; v( x2 f V9 e# `$ O1 n5 O
8-6趣味网络串讲（数据代
$ H/ w0 B' P3 |2 u8-7课后讨论版
; R+ d' {6 Q7 ?( H U" t" m5 O% W8 F4 Y: f! a
( E0 r- k) n" a! q _ b* W+ x" c7 q4 e/ x〖下载地址〗
/ Q! v" `! u( K- T: r9 [5 L
. T, p: x& ? W, I# e5 ~, _〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗: q3 S: r& y2 ]" D
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