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〖课程介绍〗
) h W: |- }" G( T! B) C0 ^1 [ _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 D: b& Y5 V, f3 H$ q
% c7 D1 w' v- V# w. |( T& {+ g
〖课程目录〗" d a. h; x% r; D1 [
1-1课程概述与环境配置
2 H9 F ^- ]0 R7 R+ j' n* F1-2深度学习与人工智能概述6 k9 P" c. m. ~$ d9 r1 s" N
1-3机器学习常规套路# j3 \% l" a k! l9 N _% J
1-4K近邻与交叉验证. a' _% b; z' V9 t
1-5得分函数
4 b/ a: R6 q" Q J0 f) q9 g' n1-6损失函数: q+ I2 d/ R8 l' |/ U* U
1-7softmax分类器
+ B( f' Q3 Y" E# H8 m4 S- F" y1-8课后讨论与答疑3 F4 O: O% ]8 A( t6 K% G
2-1梯度下降原理-
% o$ I& c5 U, n# _3 U' H2-2学习率的作用-
# |, G/ ]- {; Q2-3反向传播-& n/ u' I5 w& k6 Q8 A) i9 h
2-4神经网络基础架构-
$ u" m! M; S$ e. I- b! W- ~8 c2-5神经网络实例演示-
6 B* c6 @( B: E, _2-6正则化与激活函数3 X% Y1 P1 c7 f" x; ]5 J+ `
2-7drop-out
; e- u8 h: }) l, _; J2-8课后讨论
9 m9 E+ b1 G- o2 b' M3-1tensorflow安装* j7 m. U, O. S5 R6 u& x4 v4 X- q0 s; V
3-2tensorflow基本套路
% O# W4 \/ P0 X/ N' ?3-3tensorflow常用操作
+ G2 b0 f9 _1 E( [. g$ @' Y7 m3-4tensorflow实现线性回归
3 `0 g- s8 [* y3-5tensorflow实现手写字体
, X0 x( }# ]/ ^1 S' ~: S! T3-6参数初始化2 X" A4 C* D5 x
3-7迭代完成训练
& \, e+ z5 F8 `! ^1 D: T* l$ R3-8课后讨论; k* ^( d" H$ i9 G* I( |8 S
4-1卷积体征提取
) i, d h5 O. ?- \$ ]& S, _) c4-2卷积计算流程8 c6 F7 |7 H/ K, z) n. F) ~
4-3卷积层计算参数
& m9 _) |6 ^$ m% ~4-4池化层操作
- }2 K' p4 j9 n4 V2 i4-5卷积网络整体架构" @& I, ?$ S% P- O) b
4-6经典网络架构% t2 i+ c0 Z# C0 c6 C
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5 B- v% D0 h" a" F4 Y5-2使用CNN训练mnist数
5 }8 o5 P; G! u5-3卷积与池化操作4 H& u5 e& h$ {2 _9 i" Z2 f' W
5-4定义卷积网络计算流程
1 J9 u* C; r2 O% R/ h- z5-5完成迭代训练) s& I1 j, E$ F: x: o( _
5-6验证码识别概述
5 q- z% r( q/ ^( g' I; Q5-7验证码识别流程
# }# X7 ^3 C/ {1 N4 \5 r6-1自然语言处理与深度学. o7 m9 {( J# F) A! w/ l: d
6-2语言模型
# w4 f4 v% W% L' Z2 ^% u* S6-3神经网络模型
z1 ^& V9 b6 @+ K: \; c0 c, [6-4CBOW模型' Y# B0 o% W* w$ S7 M
6-5参数更新
8 \& q, s& d5 S( P- n9 u1 b1 O$ I6-6负采样模型
|+ B. m7 w' H5 [/ y, `9 S- Z+ ]6-7案例：影评情感分类(数据. e: V, T1 x! y; ?! r0 k) k
7-1基于词袋模型训练分类器
. t, D. m* T' P7-2准备word2vec输入数据
( N% ]5 M- r1 k8 t, y0 F/ x7-3使用gensim构建word2
5 C; v L u+ C' {3 H7-4tfidf原理5 m5 \* R+ N6 _( G: a
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) ~( o# V2 H0 X9 V2 G
7-6GAN网络结构定义
+ Y, w2 q& r+ J$ r0 e: @% g2 x7-7 Gan迭代生成
, l7 R" c' c7 O6 V' N6 a7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% s# R3 Q2 U# b' e' \8 w7-9DCGAN网络细节
& N5 e' n U1 y1 v n& A" J8-1 RNN网络架构
3 e1 S1 b$ V. d2 k1 a/ Y4 Z8-2LSTM网络架构
I! h5 i/ |$ [5 S2 Y) Q8-3案例：使用LSTM进行情
4 S! z6 G/ _7 X% {# ?8-4情感数据集处理
8 k/ E% z+ Z9 x; b* L) `8-5基于word2vec的LSTM模型* v1 [; L4 ^& W7 R
8-6趣味网络串讲（数据代# R% ^2 o% o5 r# m8 G) d" f5 o) b& H8 a
8-7课后讨论版
6 i) F! ]9 v9 F" x- W B- s2 i$ d4 k
7 B+ _5 z7 n- D1 w5 A1 q. n2 h
〖下载地址〗
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9 a% o* ?" x3 W9 }5 p〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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