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9 S1 N. A7 u! j5 q- @〖课程介绍〗
% R2 P, Q7 i ^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 O5 w' n; h1 B* Q9 K' ^
# @/ V* F; O; j+ o v
〖课程目录〗+ w, N* n8 L& Q& V6 N
1-1课程概述与环境配置
9 f+ K1 w# E: S. [1-2深度学习与人工智能概述
( J4 M: \- a, R8 _1-3机器学习常规套路
$ _$ R7 w9 j( E% R$ Y1-4K近邻与交叉验证
" C2 v- [5 U/ J" g+ L, }1-5得分函数3 _: P- a3 x" I& G, f) N
1-6损失函数/ e5 d% n7 `/ k6 a4 {( A4 P
1-7softmax分类器* u% _8 V: N$ c) k& p6 ]9 l
1-8课后讨论与答疑
7 y; ~; i& {7 C3 o2-1梯度下降原理-
3 }- g" D/ }/ u7 L; X+ H; n2-2学习率的作用-
% ?# a+ L0 s# p7 W2-3反向传播-5 Z8 c4 F- Q( P: L7 W! m& L
2-4神经网络基础架构-3 Y% d3 v5 S! X& ~
2-5神经网络实例演示-/ \9 d4 f: G' e
2-6正则化与激活函数( w3 T* k- W1 R2 y- K
2-7drop-out2 M) @; F/ Q4 M. n
2-8课后讨论4 H; u3 w; R& C5 \( S* \
3-1tensorflow安装" @; A* S2 l$ u6 P3 q& q( k' B
3-2tensorflow基本套路
2 Y* x, {* c* q' G6 `) n0 a3-3tensorflow常用操作 e: t3 A: p7 t r$ h. j; D2 R; |
3-4tensorflow实现线性回归& l( |. O" {( ^
3-5tensorflow实现手写字体6 p' J1 _* L0 M
3-6参数初始化9 B) r# n8 J) q( P' }. c, \
3-7迭代完成训练3 T3 S" T6 m, q+ ^# G1 M$ G
3-8课后讨论
0 a2 z# I/ w6 O1 m1 [4-1卷积体征提取
2 B$ x6 { v: Z/ Y M( q8 p$ [$ j4 d4-2卷积计算流程
8 X6 ?# W* [# z: ^: r! b4-3卷积层计算参数9 C1 ^% _5 _; Z* F
4-4池化层操作& l) a4 S% H \* t
4-5卷积网络整体架构- w8 C$ v j# R# ~: u M
4-6经典网络架构. G% r0 f: e4 K
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）$ t3 S8 K! F8 c6 x! d# w
5-2使用CNN训练mnist数) n: [7 Y# c6 [0 C( f
5-3卷积与池化操作9 T( s. q1 C, H* K! Y7 j
5-4定义卷积网络计算流程
6 e7 ]; `0 ]& x) M, |/ N1 X5-5完成迭代训练
" U2 J6 r$ V0 G8 U+ J7 `5-6验证码识别概述7 W+ K9 n5 c1 C$ t4 [$ O* H* Y1 k' o
5-7验证码识别流程2 h1 h# T1 b6 `5 Y1 D
6-1自然语言处理与深度学. c3 B7 D! p' m" ~& L& ^5 C( M7 r
6-2语言模型
6 Z8 C$ V: u" l; G7 M$ C6 R% @6-3神经网络模型9 k. Y+ N [ @% u6 G3 { z8 Q9 k
6-4CBOW模型4 }; G, R ?7 {1 {, ^7 C n" C0 a
6-5参数更新. C; O: F* l, q* t X! T
6-6负采样模型
1 x( s6 B5 ?) |* q; F# T- Q! O6-7案例：影评情感分类(数据
' `. |( i& Y2 T. L7-1基于词袋模型训练分类器
* z* k9 \6 q+ H+ f6 l2 s7-2准备word2vec输入数据* `& o! X$ I" C$ m' g4 J! i9 ]
7-3使用gensim构建word26 f: }9 p+ I; [- _
7-4tfidf原理
9 _# u2 m% @4 R- u: K3 V7 m7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! i* w+ u& V Z3 z
7-6GAN网络结构定义
& a1 t" V& T$ f: M0 x4 C7-7 Gan迭代生成
% x5 @! _8 v# h& \7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 \4 [( c7 b9 F+ c% M6 y
7-9DCGAN网络细节* d! x. q5 m/ ?6 @
8-1 RNN网络架构' v! j( M0 K% r2 x9 I0 l1 f
8-2LSTM网络架构
) n4 _+ V0 O' w' K' U9 G8-3案例：使用LSTM进行情
6 R% I( v8 ?. \# H8-4情感数据集处理
' F! d) }' D6 U& u, w2 n9 L3 G8-5基于word2vec的LSTM模型0 _0 y, W$ s/ m( }4 }3 T% Q, c
8-6趣味网络串讲（数据代
! r5 o/ s2 m+ I' w- w8-7课后讨论版0 z% F+ z4 [- H0 h7 Y( X, t2 a
( O- {* B' D n4 P2 L5 a7 t
6 y: }/ n% b6 _4 [; Q8 ^" ?〖下载地址〗# a/ }5 K! L8 J
. I) V9 e/ G" G8 h$ |/ e, e, {〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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