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, l2 i0 f9 P4 M9 A* ?0 P0 ~& q; i: o〖课程介绍〗 r1 I; C3 B( d K+ ?. l1 }$ B# L) G4 u
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 G5 y6 ~# E# D8 t* D' O
" V& u1 U/ s* I0 y0 }+ O〖课程目录〗! R" _% S5 W9 I2 ?. j% E& F
1-1课程概述与环境配置
9 n6 o# Q) t F0 D1 H1-2深度学习与人工智能概述
$ [7 u5 a1 _! N* r7 r& u6 ]" ?4 M" l1-3机器学习常规套路
+ d$ I$ L+ T3 ~6 z; x3 g1-4K近邻与交叉验证
' K2 G+ w l( s7 T: @* t, c1-5得分函数. a0 }7 `! U' p$ P; l6 E% F/ ~
1-6损失函数! y& T( S/ x) e$ K4 \1 O$ J( M; N
1-7softmax分类器. Q' v0 F2 T" h
1-8课后讨论与答疑6 V4 r( f4 i) [0 b+ m7 P
2-1梯度下降原理-# G4 K9 S8 b$ z) ]
2-2学习率的作用-
$ l; ^8 f" m! G' D: r$ A; [: A' Y2-3反向传播-7 j3 z9 x" w+ L9 ]: c* f: Z
2-4神经网络基础架构-
9 n7 y5 x/ G5 s( U) R) X2-5神经网络实例演示-
3 H3 p3 x% E6 ~" o' W J; p. Q2-6正则化与激活函数
% U. A& B8 h, T/ x4 j; s2-7drop-out
, ~8 W+ }+ u7 B: X& Z% E7 `2-8课后讨论
3 u1 R+ L' {- W' k! t3-1tensorflow安装
' B2 `: R; o2 s% u1 v" L, E3-2tensorflow基本套路
+ B, V* x) }$ g$ X, \+ b3-3tensorflow常用操作
0 @/ |6 h" ?* b3-4tensorflow实现线性回归
1 J4 A/ b; n& q% Y3 ?3-5tensorflow实现手写字体
( `/ W7 e% L+ w$ _. L3-6参数初始化
# z. {/ g$ [- w ^$ x3-7迭代完成训练. ^: _! H8 N5 W- ]1 N" d
3-8课后讨论0 ^2 F7 R+ e* K/ ]7 s
4-1卷积体征提取/ E/ C% J. G9 _: t7 J0 Y
4-2卷积计算流程
2 H$ U& g. R2 y4-3卷积层计算参数" D- H; R* d; c- M; ^- i
4-4池化层操作1 p) p9 f; T1 ], l' R# {
4-5卷积网络整体架构
6 d' g9 C' I: n0 G( }4-6经典网络架构% a7 A$ `2 }+ r! A$ X
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 T0 x) d9 ?6 X( Y5 v5-2使用CNN训练mnist数
* {: H: l/ b/ h5 c0 t5-3卷积与池化操作
5 e5 a A# A/ s6 n9 g: W5-4定义卷积网络计算流程
$ z" Y+ _5 I2 S+ X5-5完成迭代训练
2 L- b( p S! F- p; y5-6验证码识别概述
! A4 x% T1 b) v& @* f; P+ D5-7验证码识别流程) e' G" Q$ x4 E# p7 l( \
6-1自然语言处理与深度学, ]9 I. b3 i a0 h0 h8 ?, Z
6-2语言模型 B* k: k& R' \: u; s
6-3神经网络模型- ~1 \3 t+ N! a6 H* X- O9 T. X
6-4CBOW模型
3 t- l" i" H: Q. |; Y3 N: F7 N6-5参数更新
6 u8 {0 ?5 o$ |: v! h, w1 w; `2 C! T6-6负采样模型
: Y; m% S# ^3 g2 s# W* G6-7案例：影评情感分类(数据# \0 o/ ]( v$ b' M6 c
7-1基于词袋模型训练分类器7 ^8 E9 _( c4 I% |4 H
7-2准备word2vec输入数据0 H$ m6 i8 w9 e1 G
7-3使用gensim构建word2+ h# O+ o1 B p" {- N
7-4tfidf原理
6 u; x- K8 u* \9 Q- U; W4 h5 w7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! F& F& t$ B9 Z' V# c
7-6GAN网络结构定义
- V( W9 A. B a) X4 M% D. R; o# G7-7 Gan迭代生成. C* F' D( g$ \7 C8 V" i3 t
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! v7 y% `% C4 F7 P* f
7-9DCGAN网络细节
& ^, ]! u6 i W. ^( i( K8 a8-1 RNN网络架构2 X; [1 I$ }( R# Q" A3 Y4 g' X. D, E
8-2LSTM网络架构$ X% e; r$ H! i$ |
8-3案例：使用LSTM进行情
' W7 B7 u' E: j# ?5 D! m7 y; b0 Z8-4情感数据集处理
3 ?( x7 S7 x- k. \) F# I, l8-5基于word2vec的LSTM模型; t/ o0 j) o: l' u' r
8-6趣味网络串讲（数据代, L( \8 Z, m: ?
8-7课后讨论版7 O% p' Y. Y/ }" a( n, |
( S. |2 h6 x2 j% y+ D& C
3 S. t# ~5 \" @+ {" h- o. W6 d〖下载地址〗) F; f! R9 x# K1 z Q+ R1 k
G2 [- B) F1 Y/ N8 ?( Y0 z9 \' \7 T4 O〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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