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〖课程介绍〗
; L k! {& n7 P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 F( Z9 W G- [% _3 u7 J; V
1 ~, p, U9 E7 O7 `1 R〖课程目录〗+ j! u( z$ Q. d4 s
1-1课程概述与环境配置( L p# S' {9 R) F8 R; _" u2 i
1-2深度学习与人工智能概述
( f4 D" c$ T* f& O/ z1-3机器学习常规套路
2 d j- b5 B7 D. z' y8 M7 M1-4K近邻与交叉验证
: C2 q5 C. d# H0 v1-5得分函数
1 \2 }- L$ ~) Z1 E1-6损失函数
8 k4 v& |& K, P; n1-7softmax分类器0 Y% Y& h1 j' s
1-8课后讨论与答疑
0 Z( k! V% p" \1 c2-1梯度下降原理-4 t {! X) y3 D, e7 i" J# _
2-2学习率的作用-# N2 s8 S. A! i: z. X' v: ~! j
2-3反向传播-
' i* }$ V6 t8 a% D+ [- i! d! h0 b2-4神经网络基础架构-
: o( `% Y# B- a$ W2-5神经网络实例演示-! o5 w. [ L( c6 q% Q. @- Z
2-6正则化与激活函数' E, C0 K. Q' h4 E
2-7drop-out1 @1 {$ z* ~( c1 B' y. M
2-8课后讨论
8 M$ Q' M, C, j% v. o3-1tensorflow安装 A$ K" w3 V# i7 K8 x
3-2tensorflow基本套路" h$ A) M6 Q7 ~* v* n$ Z1 t6 X
3-3tensorflow常用操作
" }" r' ?$ m& h& S2 Y! [3-4tensorflow实现线性回归5 a) { G9 W# p. X( i8 G5 r0 z) |
3-5tensorflow实现手写字体# ^, }7 F( V+ \
3-6参数初始化% l' S$ F9 }9 v O
3-7迭代完成训练 Y) B7 W" F" ~* j! H
3-8课后讨论
9 X5 ]0 i, i0 ^3 V. ?8 A2 Z7 N4-1卷积体征提取' c* M; h) W# ]( z3 d, L
4-2卷积计算流程
t& \* n: |1 I% k4-3卷积层计算参数
! M2 [% p9 M; R8 t- Z4-4池化层操作
9 p) `1 E1 E( M3 z/ d2 o p4-5卷积网络整体架构
! p- T- `; R7 N' p# i) |4-6经典网络架构
0 ~, r9 q' V) v$ Y0 Q* C5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 _" C4 P! D, H. Q5-2使用CNN训练mnist数5 s0 p* f6 g6 c
5-3卷积与池化操作
1 M+ R! s% M+ Z4 c9 A# [0 c5-4定义卷积网络计算流程
# M Y/ J* w# J5-5完成迭代训练2 [; D, p: u! w% U
5-6验证码识别概述
# X% X; L- G) g% `5-7验证码识别流程
4 k4 v: n( _+ y8 D6-1自然语言处理与深度学' V' j3 b! H) G. V- `- o: i
6-2语言模型
* A" K$ U) O/ `3 J, k$ Y8 w6-3神经网络模型
O$ P8 y H' G6-4CBOW模型
, H) z9 M4 b e1 D8 h: B$ g: X6-5参数更新, d* U2 R$ g* o$ M w4 y1 L) c
6-6负采样模型" u! u& [; E+ l, x
6-7案例：影评情感分类(数据/ Z2 a0 i' S- H3 j4 x: }. T# C: Y3 m" \
7-1基于词袋模型训练分类器3 D9 i& O! d. F5 E
7-2准备word2vec输入数据
2 X5 {# q. x* ]1 K7-3使用gensim构建word2+ l3 d- @1 I5 x7 n) l& ~0 d
7-4tfidf原理
9 S2 n7 l \ i$ c! D# c; ^7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 [& ~; |4 a0 T# ?7-6GAN网络结构定义
7 w: m" T8 A; j7-7 Gan迭代生成; ^9 a: g; @+ A9 t
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 C6 l5 x f, U7-9DCGAN网络细节
# |# T% v. m% M/ _0 F+ c/ m" p2 Y8-1 RNN网络架构
! R2 `$ H7 Q% i S0 y0 q# @/ }8-2LSTM网络架构
6 \5 |8 d; G1 R- i$ {" V8-3案例：使用LSTM进行情
8 |7 L( V1 \7 b) \9 H% J# r* o8-4情感数据集处理
9 m C$ A- B7 P0 e* ^& `8-5基于word2vec的LSTM模型: e) {5 D, w; `! y0 H6 ?: ?
8-6趣味网络串讲（数据代
5 J% ]* t$ Y5 ~8 L4 C8-7课后讨论版$ a8 R7 T$ R( T8 C% t* V
9 h& Q# X* W5 V$ W1 b$ d( x
9 h5 {: n! M7 R5 v〖下载地址〗% [. V9 F7 R" p) k$ V
* l! k/ e3 L8 _1 @* |〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗( t: D& |6 S3 `3 }9 m$ e8 `0 [
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