3 H/ m X, r" j G4 Y) E
( M3 p9 l8 B# _% Y& X〖课程介绍〗
$ C# w+ w' H& x0 ?2 O2 F( o ?此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战. v, s5 H% k; o
2 m4 Y6 s$ G( Q
〖课程目录〗% @5 [+ {6 F/ u7 d
1-1课程概述与环境配置
8 Y! y \( K M/ F& j1-2深度学习与人工智能概述/ ?0 n5 `6 v7 R
1-3机器学习常规套路
; ^+ w4 u" d" n8 Y1-4K近邻与交叉验证4 r3 M' b' E% _7 Z/ F" W
1-5得分函数
2 A0 D' E- q: N0 ?7 M! V2 [4 @1-6损失函数
8 a8 U# u0 T: G, m' j1-7softmax分类器2 d6 L+ j: i0 V1 V V) H' h: \
1-8课后讨论与答疑
. [; c7 u$ R, `' X2-1梯度下降原理-
0 [- W! [, ` S' ~6 O; n; q; [2 K2-2学习率的作用-; v5 q' c( ~ e
2-3反向传播-
1 j7 S. I e$ `" K$ M* k2-4神经网络基础架构-1 `- e" p! }7 q' i+ r
2-5神经网络实例演示-
' g/ f6 G1 D. ?: `2-6正则化与激活函数
( v' p' ]* x& V. `! e" v2-7drop-out
7 v! B; {5 N! z2-8课后讨论 [5 X( y: o/ U9 {
3-1tensorflow安装
# i0 \3 S3 \; q9 v( C3-2tensorflow基本套路! y3 h9 i( X) R! B4 g, V' s2 Y
3-3tensorflow常用操作
5 t1 H% G$ }; M" M1 ^. ?. X3-4tensorflow实现线性回归
% R% g* s, D' p1 W& T" v5 h/ K3-5tensorflow实现手写字体. A. d( D$ Q. P0 q3 E, B# j& o
3-6参数初始化, R2 L$ m0 X% q/ m' n% {. w2 W
3-7迭代完成训练
- V, \; T2 N. s$ _2 D9 J3-8课后讨论
/ m4 ~5 u, N% S) R2 P: P4-1卷积体征提取9 c0 h) E; B' p7 S3 T
4-2卷积计算流程( J6 p, h& F/ \! S
4-3卷积层计算参数( i+ n* v8 |! b/ k
4-4池化层操作
# E; h; ^9 _$ l( R; D9 ]- L; w. }. R) }4-5卷积网络整体架构
}1 a# K& n) G4 w$ j; C$ b4-6经典网络架构, R0 h3 b( y+ L5 C5 f- v1 O0 G
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 ?" ^& G7 f' t8 q2 z( I5-2使用CNN训练mnist数
1 n; v m; {/ ~$ {4 d0 Q5-3卷积与池化操作% D; w( K2 i' R6 v* X( O
5-4定义卷积网络计算流程8 k& I3 H3 @6 w) `
5-5完成迭代训练
# {, Z+ D7 F; E: Y: p! V# n: ?$ s; l5-6验证码识别概述 J: v! w: b9 u2 }" @
5-7验证码识别流程
6 Z. p; m) v* J9 g* |; `) G0 s6-1自然语言处理与深度学
7 z1 O$ D$ [5 l8 M7 X4 }6-2语言模型- S: V( S% l; D/ P4 d3 n* j( m. m
6-3神经网络模型
$ o Z- c3 i# J0 E$ v! J6-4CBOW模型& d( r/ ?& O9 C7 j$ h
6-5参数更新
; D" e- }. l5 g6 \2 x% t$ h* I6-6负采样模型' z+ O3 V& A* Z8 X8 P; i; w
6-7案例：影评情感分类(数据
& M- K+ r5 q! [ }- G/ k' f7-1基于词袋模型训练分类器( W h1 q& Y: m, C$ m( Q
7-2准备word2vec输入数据; w+ _8 r* n! |3 k
7-3使用gensim构建word2$ [, d3 ^" G- y% _/ w- Q7 X
7-4tfidf原理
6 O/ K7 V* \9 ]5 ^# k7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) }3 o, C, Z' r' G* o
7-6GAN网络结构定义
: z/ D- d* d7 j* _ c( k7-7 Gan迭代生成
! B5 e T. P+ i2 B7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ r! U8 w. V. h# K! ^; Q! n
7-9DCGAN网络细节
- T* I, P( {& V' p/ d, V8-1 RNN网络架构% Q/ @$ K* Z( N0 t
8-2LSTM网络架构# f; N$ C5 b/ ^7 m6 R* l
8-3案例：使用LSTM进行情2 O' M5 M0 d( |, `4 V& Z
8-4情感数据集处理
$ _5 T0 M+ G! G/ ~; J6 Y8-5基于word2vec的LSTM模型9 G7 `7 d8 k0 n$ ~9 y' s$ {
8-6趣味网络串讲（数据代2 H! h4 _) z* I/ H t( s3 J7 x
8-7课后讨论版! e! f; h% L/ Q# Q
# E; @5 p9 Z/ f3 y
1 P) p1 Z; ~# ]; j〖下载地址〗
4 H& J$ K( V8 G1 P: R- @& h/ i
% l4 A H. U" D ]9 D: Y2 o% P〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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