0 k, A' V( Z u4 Y1 n5 @
8 c: _; Z! ?! b# [0 d/ D〖课程介绍〗
7 B# ^4 q+ Y* L B此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; V3 V: J3 l- R8 Y6 [7 ~
3 s8 O: I5 }5 [: C$ Y/ ]
〖课程目录〗# l& `! a. K1 U+ Y1 {/ ^
1-1课程概述与环境配置
5 f4 s4 @0 i* m9 G5 `3 O1-2深度学习与人工智能概述3 j& `& Z; |# N6 q! j
1-3机器学习常规套路
6 N; R0 U0 w% l/ G1-4K近邻与交叉验证
, B7 P9 J& O: _6 p* R1-5得分函数( N5 F1 `# ]9 j$ b/ B
1-6损失函数# F# w1 |; S; l4 z
1-7softmax分类器# I/ Q- t9 J- r4 m+ e
1-8课后讨论与答疑
( l) H. o4 L; i* U; x- l! C: h2-1梯度下降原理-
2 D) A9 L: l9 a$ E. f, l2-2学习率的作用-
( i$ Q+ n+ M7 |9 J2 j% J6 o: o2-3反向传播-2 d" u: q" s. r8 f# M9 C
2-4神经网络基础架构-
) C5 p f% R5 [2-5神经网络实例演示-7 G' V# v3 b: ]) n
2-6正则化与激活函数; X0 Q0 w1 m. z
2-7drop-out! x: h6 `* ?0 m4 M
2-8课后讨论
/ d* I ?( d: e# B5 {+ j! t3-1tensorflow安装
, h1 J! m0 s' W* N) b5 `3-2tensorflow基本套路; X4 [5 R) U! q
3-3tensorflow常用操作) c) R0 O( l' L0 R
3-4tensorflow实现线性回归
! O/ s5 v, S/ c) ~% O, X- z( M3-5tensorflow实现手写字体
2 b" a7 s; \9 O% U: b/ }0 p3-6参数初始化
r# d2 d T* ^" Z; y9 {3-7迭代完成训练6 v/ j; x2 b2 S9 s* B; T
3-8课后讨论" U8 Z4 e8 ]2 e6 J4 [
4-1卷积体征提取
( V8 p# Z5 E7 e. T+ G3 y* |0 l( H# Z4-2卷积计算流程
& P1 ~1 O# |2 Z9 q4-3卷积层计算参数8 R* I' p1 c: N# t$ c5 }7 R
4-4池化层操作
l$ R( u3 i% j4-5卷积网络整体架构2 _1 f% |. v3 _+ I- q
4-6经典网络架构
( f: z/ l- e, y' T+ W/ p e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 j9 z# U; u; U/ J0 I$ t5-2使用CNN训练mnist数, B( B" e) W% _. w5 d. O
5-3卷积与池化操作
. Z4 L& d a$ ~" I6 Z9 L* n5-4定义卷积网络计算流程* I' q/ l, { t# |2 F
5-5完成迭代训练
+ S4 {, g- Z. ?5-6验证码识别概述0 D: S( l2 ^$ @
5-7验证码识别流程# |4 L" l3 u2 R4 a8 U
6-1自然语言处理与深度学
* O+ b- J: u/ E! z% r7 s8 `8 o6-2语言模型
# X5 U3 ~) I5 v6-3神经网络模型
. F! F+ |4 x7 |9 M* p+ z m6-4CBOW模型8 c6 i3 Y, O- v+ n
6-5参数更新
2 v3 v: K [/ ]6-6负采样模型
% F1 e/ c/ b# b a4 R, c# M$ ?6-7案例：影评情感分类(数据
; S9 C8 O. \2 }9 H' {7-1基于词袋模型训练分类器
5 ?- d+ T9 y+ q7 Y7-2准备word2vec输入数据
2 x: H; X* g7 ~9 n9 k7-3使用gensim构建word2
5 q7 L% g! @/ }; t" j7-4tfidf原理
7 w' V, {7 ^& I9 b7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 \% Z8 {3 D& h0 u7-6GAN网络结构定义0 \: n: e, c, _
7-7 Gan迭代生成7 i! {, f. U2 V& W2 `
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 {% D1 W+ V* m2 a' U$ F7-9DCGAN网络细节( u5 j, D$ N r5 \. W+ R0 a
8-1 RNN网络架构+ s5 K6 W, h2 M' |
8-2LSTM网络架构
, _: [) h& X3 J) x& _* B5 c5 p# M2 }8-3案例：使用LSTM进行情
+ E. ?7 N3 u5 \/ o9 H$ z3 j8-4情感数据集处理
) j, T% |7 x; U1 a8-5基于word2vec的LSTM模型
% Z. U! m6 h X5 M& ?8-6趣味网络串讲（数据代& n, i3 t. m% L5 U
8-7课后讨论版
, i1 K7 R: T. J& ?8 u) b) s0 W# ~, g# p4 Y+ N9 g9 f4 t; G# G
: o1 C3 r ^. j9 ^8 J' N5 U〖下载地址〗
6 Q$ u% V. Y5 Z: E2 H
( l/ i' M# X- Q5 O3 M" Q* R2 k- H% M8 C〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 ?6 R/ P1 p* z. E. J7 P
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