! _: [( [# M3 C1 ~; R4 K7 L1 y( ~
( m! I3 |+ P' q2 S7 k" q〖课程介绍〗/ W* }* F1 w2 C
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 U( _5 V6 _( A6 O' n: O y+ U7 x6 d- W( _3 q
〖课程目录〗
6 `8 [# m$ r6 o; J3 R, q1-1课程概述与环境配置8 z/ q: }8 `4 P2 g
1-2深度学习与人工智能概述
! C$ F$ j" x. [4 \( a1-3机器学习常规套路
) \4 `* C' n( |6 D u' k8 w$ t: ]7 C" d1-4K近邻与交叉验证7 J4 V" u3 f. I3 \9 f
1-5得分函数7 G9 d/ l0 V% w7 k, y
1-6损失函数
) m8 z* I- D0 p1 b- }1-7softmax分类器
% S9 N6 R; Z3 h1-8课后讨论与答疑5 s1 V) h# b" r& s7 x$ \' D" t
2-1梯度下降原理-
% \0 S: x; L1 O" @2 B2-2学习率的作用-3 Q1 R9 I& G. r: C$ ]+ e) q# ]6 H
2-3反向传播-
) |: ^3 P* f( f1 C4 J! H5 c' W2-4神经网络基础架构-# F4 Y; ~0 L. u; a% G* A/ L
2-5神经网络实例演示-5 u/ q* l( q% k f% h0 K
2-6正则化与激活函数
0 a, ?: t' E6 ?5 b7 i/ U- B2-7drop-out1 n& t, a3 q! n/ }7 E$ Z( h$ l
2-8课后讨论
4 d' k4 J( S/ G4 e8 G3-1tensorflow安装
6 @' k1 c/ k, z3 b8 C3-2tensorflow基本套路
) X1 g. g$ q% J f3-3tensorflow常用操作
8 O4 b" ~5 h9 |" s3-4tensorflow实现线性回归3 p8 `# Z2 i" B0 S/ }2 n% i
3-5tensorflow实现手写字体
7 J& N, d4 w" @& k: m3-6参数初始化) L/ H. Q/ q' _" r- U" S
3-7迭代完成训练% y7 w8 v. \* I' B2 T: G8 X; B- a
3-8课后讨论
, @! \, U E; ^/ [/ v5 S4-1卷积体征提取
5 a1 @( E1 B1 r! o2 n1 c' ^- z4-2卷积计算流程
5 k& R+ c) {/ B9 J) e4-3卷积层计算参数
9 Y* N: d( n' Y+ g, c4-4池化层操作
! s" y4 b" ]& T" f5 t4 a4-5卷积网络整体架构
; i& N. M" L/ Z$ V8 x# E/ |4-6经典网络架构
/ W, `9 H$ l' q5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 m) ~+ [3 U- S3 n. S
5-2使用CNN训练mnist数
; H9 o# w8 W. Y" f) z, a5-3卷积与池化操作$ a) `- N5 D a9 m! z
5-4定义卷积网络计算流程* v2 t3 |1 q5 T+ ^
5-5完成迭代训练
/ V' U3 X/ W0 ]5 x3 r9 W, }5-6验证码识别概述
6 B9 N; _3 x& ]+ E5-7验证码识别流程3 r. U6 ~0 ?* H. a* L4 L% c- C: K
6-1自然语言处理与深度学3 m! L3 w6 @$ H
6-2语言模型$ f4 p& g. H1 ^2 w
6-3神经网络模型
6 Z) ^; } A9 C6-4CBOW模型+ v+ F# q/ E4 T9 a! h* z, S
6-5参数更新
( p& }2 a- w6 A- U) ]. Y$ s6-6负采样模型1 `$ ~5 w$ g+ C, }+ ]( ^( K
6-7案例：影评情感分类(数据9 c' \& ?. b7 G9 i/ g) U* g# J) _
7-1基于词袋模型训练分类器
5 }$ w1 {4 I4 t+ \6 W* H7-2准备word2vec输入数据" b; I! T9 h( l# Q& J
7-3使用gensim构建word2
7 E3 G# v: ~9 }! D) L5 K; @% i' O) s7-4tfidf原理7 m/ r f% T: M3 `! ^- \3 x
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- r) t" i3 Z' t+ {5 W$ y7-6GAN网络结构定义
. o% n/ z' l6 N, C. E4 E7-7 Gan迭代生成5 U* k" u+ S* x" N% |. {7 ~
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; R2 r0 u- \) N" K% d& a
7-9DCGAN网络细节0 e8 _/ [! B; y7 [0 }9 t' ?' V
8-1 RNN网络架构" I6 O4 g9 x8 R9 Q* f7 S8 u
8-2LSTM网络架构' r% y6 X& X/ d' ]* S3 N% S
8-3案例：使用LSTM进行情& n) M* O0 _- a/ H6 S
8-4情感数据集处理+ [- { K/ q9 a8 ~1 t6 w8 w
8-5基于word2vec的LSTM模型- g& E- y& t( c- t$ A5 f8 j `) d. D" P
8-6趣味网络串讲（数据代1 d6 [8 v$ G. j- V' b- n. x1 w
8-7课后讨论版
- n) {+ S) B* f5 @+ e$ j, O1 T6 T4 \9 M5 a0 Y" ^# c
6 }$ X3 s! i! a
〖下载地址〗9 Z) `, ?, t `+ d5 x% L$ {
) S3 a- d% ~1 E6 ~0 ~1 W〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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