# U. C! G3 n" M
& M- `8 D5 q* T7 j$ a
〖课程介绍〗3 U/ b2 {+ b2 t
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) H3 \4 A" l: Y2 @ _, ~' q* c
& V( \8 g) D, b〖课程目录〗
5 B* V% p, p8 `/ _- |/ y1-1课程概述与环境配置6 L1 t4 I) s+ _2 t j* u/ B; n1 r
1-2深度学习与人工智能概述
( N. Q7 x6 P; y+ P2 {& O1-3机器学习常规套路 [5 r& x+ [4 t4 K( Y
1-4K近邻与交叉验证% q6 @& J% ~# S3 B# m' R% c) y: G- N
1-5得分函数
: F8 H: @# v6 ~5 L1-6损失函数" c& Y: {8 f1 t, d
1-7softmax分类器! v: D+ L+ h/ e* K. x
1-8课后讨论与答疑2 Q3 W: T8 T2 `" M3 S! t$ C
2-1梯度下降原理-
6 P% L. s7 U7 m5 u( A2-2学习率的作用-
9 k- z3 s9 v( s V2-3反向传播-& {& p# B: e- X6 R
2-4神经网络基础架构-
( B$ c3 Z1 x1 W ]! i* T2-5神经网络实例演示-9 S% d: [$ y7 S: h
2-6正则化与激活函数* V2 e4 F( N$ [
2-7drop-out
# t8 y f' `) t0 ~2-8课后讨论7 H% E, J$ ]% _( x- y
3-1tensorflow安装
2 y) y& {4 ^0 u3-2tensorflow基本套路
: }3 _ d9 `* Z: v( e3-3tensorflow常用操作
& c k. G1 @: ]: e9 j3-4tensorflow实现线性回归) ~6 T& ]+ u- _
3-5tensorflow实现手写字体# m+ B' S3 R4 S9 D7 _
3-6参数初始化: _6 t2 O; w9 n
3-7迭代完成训练/ ?2 ?* t9 c7 R0 ]
3-8课后讨论' x4 z" A! ?% @5 ~& z
4-1卷积体征提取, z# `9 \* N1 X8 H- y3 w
4-2卷积计算流程
+ \. T9 s" f, }# k4-3卷积层计算参数
( P7 |' @9 z- ?/ n' `* H4-4池化层操作
( [7 D0 A# f1 [) z4-5卷积网络整体架构
: c* q! A$ a3 l5 v& ?2 Y7 ^8 s8 \4-6经典网络架构
! V0 X, s" l+ A3 e0 [. Q3 c* c5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% Z0 @, f( M% z: E0 v0 G5-2使用CNN训练mnist数
$ L$ L7 A2 v3 H9 \- Z' ^9 [5-3卷积与池化操作 K, E: _8 c g+ G. u
5-4定义卷积网络计算流程 V3 s& ?. Y$ R* d
5-5完成迭代训练
- I1 X7 c% _' L+ g- h5-6验证码识别概述- y: @* S* g; \8 [
5-7验证码识别流程- v) z( Y. Y; l; N% K
6-1自然语言处理与深度学. R0 j- h$ P* I
6-2语言模型# y. V+ u- G6 V4 P" G
6-3神经网络模型! O8 c& x+ G; _
6-4CBOW模型
1 R* h' A+ R/ U6-5参数更新
- d$ K) O v2 u' }* K( y0 b' j* i* v6-6负采样模型; R3 C3 G9 t5 g+ u
6-7案例：影评情感分类(数据2 D+ W( g. h; b0 n" k t9 s
7-1基于词袋模型训练分类器
0 M! r: K/ a5 @' Q3 f" { Z, t7-2准备word2vec输入数据; o* b7 r- u" l7 t
7-3使用gensim构建word2
. J6 e c; x( F. S6 e8 q/ d# r7-4tfidf原理
% O9 E1 S, b! Z( j, H7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 G5 X) j" _5 z
7-6GAN网络结构定义
0 f& Q* r% x h5 z7-7 Gan迭代生成/ |7 T! f) X. l1 |4 B' T
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 b( G6 G$ z, O/ }* O! `* ^7-9DCGAN网络细节" c: A$ U7 W, D6 k% ^6 p3 Z. p
8-1 RNN网络架构/ X Y9 E; i/ @/ ]
8-2LSTM网络架构
6 P5 A0 K4 |; _, ?: }0 e( ^8-3案例：使用LSTM进行情
/ }- k0 z; O3 y9 Q9 ^8-4情感数据集处理% g! M3 q" y, o3 j3 _
8-5基于word2vec的LSTM模型
3 w+ ^# |4 u. Y$ p _2 A, C) ^& W) B8-6趣味网络串讲（数据代
' O8 d `1 z3 w/ _& m8-7课后讨论版
) w/ b3 }7 R/ N: b- m. g- q6 f0 R+ H0 o/ U; _# ]0 P
+ c1 p/ f: t" L2 j; i$ w〖下载地址〗. l/ q1 X7 _* Q9 @
$ p1 K- I7 U7 j〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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