) M- Q/ U) S: b& [& i& A) H2 b. @9 e* |" _. T) `: n! f
〖课程介绍〗& @, J7 d+ \0 s8 @2 w* d$ _ V
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# U6 v5 D- X3 r/ x8 ^
2 T q8 }8 C7 k〖课程目录〗. ?1 s2 E0 }, w7 w: d& C; Z- v) Q
1-1课程概述与环境配置" V! D9 T. L. E7 |
1-2深度学习与人工智能概述5 h, I2 t, k/ `! _7 d
1-3机器学习常规套路# @/ m" K4 j# _3 N" G4 I1 }
1-4K近邻与交叉验证6 L$ ^$ `, [ g: b8 r
1-5得分函数* I4 F# A, W, }# a; q; x
1-6损失函数8 B. L3 y9 |9 Q+ G, q o+ g
1-7softmax分类器; s5 j. ]; Z! |: p
1-8课后讨论与答疑
/ W5 s4 b& @! y0 Z, z5 J2-1梯度下降原理-* P8 [- } k7 v# y
2-2学习率的作用-
+ t8 P* b$ ]+ l2-3反向传播-
. m& m$ s7 \5 U4 M2 k+ \- {" M2-4神经网络基础架构-3 [4 r( j8 {, n6 k6 g
2-5神经网络实例演示-: O- Q* e( ]! j0 \; E8 g! d
2-6正则化与激活函数
( K. p) h U5 X5 r5 M/ R1 s( [2-7drop-out
. ]+ V# x7 V4 }! y5 B. C# E2-8课后讨论
3 t/ Z6 K: k3 ?$ @2 a3-1tensorflow安装! T, M2 e$ t6 y, u F8 Y$ z
3-2tensorflow基本套路! P2 s; K) v: F' I& H; Y6 ]
3-3tensorflow常用操作' h8 {- ?9 X* \3 P& e2 [
3-4tensorflow实现线性回归2 X$ l( u N. {1 R [( I$ K/ f7 G
3-5tensorflow实现手写字体, F- M8 h4 Z( d
3-6参数初始化
9 l* y2 T6 C( @3-7迭代完成训练
/ A4 z, ?9 a+ k3-8课后讨论
" u+ u( j0 ^4 _3 [4-1卷积体征提取
0 O; [: _! u( F! x) A7 E/ p W4-2卷积计算流程 Q" K7 b# h9 v! A
4-3卷积层计算参数: k2 Z0 ?4 N/ }) g
4-4池化层操作/ G" k7 m: ]8 {( U; G
4-5卷积网络整体架构
. D. X `, p6 ^3 M8 W4-6经典网络架构8 E5 ~) \+ n1 M( L; M" ?' p6 V
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 u0 a# L# e2 I: B; R! l
5-2使用CNN训练mnist数4 S' M: J% \- _* _, L6 n+ t
5-3卷积与池化操作
7 d. z3 Q: T5 B9 s8 _; W3 ?5-4定义卷积网络计算流程7 `( M; w+ e' s) C& C0 J. f" z
5-5完成迭代训练
" M% m& ^# t9 M5 M5-6验证码识别概述
1 d4 ?7 C0 |# i# f9 C {5-7验证码识别流程
a9 \' K' X: U* \2 O6-1自然语言处理与深度学
( E& E$ T* F+ s- Y$ {6-2语言模型
. f: A2 i _2 B7 t, I# G! H" F' H; }6-3神经网络模型5 D( v! _& A+ S7 O
6-4CBOW模型
6 W3 c% k( w6 S6-5参数更新6 t5 f9 x- p' G# @' f* b- r
6-6负采样模型% `( B6 m) r# J% A+ \
6-7案例：影评情感分类(数据* K+ S) Y! M; Z' ], {
7-1基于词袋模型训练分类器
4 {7 P$ W. _" M$ t l9 |& |7-2准备word2vec输入数据7 {4 u! R& B: x! U
7-3使用gensim构建word2* C |, E, v' n6 E* W% y5 A" Z
7-4tfidf原理
4 S' ?! |3 Q- r) u5 w7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 w! Q. E+ D+ A& q" P! O7-6GAN网络结构定义
* T4 E& t$ @2 `3 b' ?7-7 Gan迭代生成0 j# k, n Y: ~6 E& Q% M8 J4 ~
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）: N k4 A3 u v, w! H
7-9DCGAN网络细节
4 {2 }) \7 b6 s; I5 h8-1 RNN网络架构
/ H7 x, e6 m l6 Z$ k% A" |8-2LSTM网络架构/ ~ d; t/ b& j K9 R0 j p% D0 |
8-3案例：使用LSTM进行情
) n, E _0 V/ |8-4情感数据集处理. h& R7 b" W9 O. I7 ^1 x% I3 F6 Q
8-5基于word2vec的LSTM模型
9 b9 G, G) x4 q" Y9 m1 S* _8-6趣味网络串讲（数据代9 {# B: q/ \: a# [" @8 h& V
8-7课后讨论版
' c, ]- t S. T/ A
# J h* w2 m0 @( T1 H; c4 D
1 H1 ~" Z" J3 Y* K〖下载地址〗 S/ Z9 I+ V, [& v* }
2 g! [* o- b4 x5 H6 \0 T〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, ?7 W( F# o8 l7 m3 Q
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