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# V ~8 G& j1 o! \# A7 c u〖课程介绍〗0 t7 e; {4 H; ?5 v' V3 v
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, v: r) A' I J/ {9 k( ?# S
/ r. [3 C. a0 Y! U9 N$ J' K8 v
〖课程目录〗( S! h/ N/ P) q- O$ O" }2 `- B
1-1课程概述与环境配置
; d0 B' i G8 V0 f! F, n1-2深度学习与人工智能概述3 \. @3 e9 i$ a
1-3机器学习常规套路
" \7 V+ D9 \- t0 O, T1-4K近邻与交叉验证, B) e/ o# I6 h9 H, d, ]( h
1-5得分函数0 ^6 l3 }9 K! {* }
1-6损失函数% \7 c/ i& G' r! o4 L$ Q* D0 \% O2 E
1-7softmax分类器
0 G1 ^& Z2 n0 h8 N1 P2 n1-8课后讨论与答疑' g# J7 }/ T+ l( W' U
2-1梯度下降原理-! G7 W r0 e" H
2-2学习率的作用-: b! M( |+ Q$ R* s) U% U$ `2 t! x P
2-3反向传播-
" `2 ]4 \: b/ h: T0 _2-4神经网络基础架构-
" e! q3 [% H0 _4 ^4 i" \2 K2-5神经网络实例演示-6 E- n4 f0 I! S
2-6正则化与激活函数
) C9 `2 ^+ P* U: U8 [2-7drop-out6 M/ _. X5 @- |6 P- u3 N& F
2-8课后讨论 ~0 S: y' p% a% V0 ~
3-1tensorflow安装
# d0 [2 D6 r* ^' t( j3-2tensorflow基本套路5 s( J/ A, w2 {) L
3-3tensorflow常用操作
9 R V: F o; ^- ]+ G3-4tensorflow实现线性回归7 m) d( E1 W J5 _9 A
3-5tensorflow实现手写字体- m1 @: G1 c: h" z+ y1 V1 B, z- R1 l
3-6参数初始化
, T& L4 W/ |- p2 G6 I# @' C3-7迭代完成训练" Y* _6 f. H# n ^/ a
3-8课后讨论
: E+ l& y* l0 Q- r- [* V8 m4-1卷积体征提取/ ~, t" r3 M/ q6 H8 N3 D$ c1 @: t( C2 x
4-2卷积计算流程
" O, T, Q" y: F4-3卷积层计算参数3 y( ^3 [4 q, G( w, } J
4-4池化层操作
, q: [) p2 ~. G0 g+ W( {( y4-5卷积网络整体架构
. }0 E) n! S# U& k; ?4-6经典网络架构' k0 Y' X2 {9 l4 n0 z O; S* ?
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' `3 x7 n' {- |3 N5-2使用CNN训练mnist数+ P5 u- h6 d4 T: R0 Q# j. @
5-3卷积与池化操作
# Q7 e: u7 g( F! X5-4定义卷积网络计算流程+ \4 F1 ?, u5 U) U7 @& }
5-5完成迭代训练8 R1 `% l, h% a+ b
5-6验证码识别概述 G% b; ]0 f8 l5 q6 P/ E
5-7验证码识别流程6 I \1 q# r; @( H& D# N# a; W. I
6-1自然语言处理与深度学
- f: e) C3 b. m- E, }/ h6-2语言模型
" E' f! X: A8 ^4 J9 }6-3神经网络模型
1 D& g- @6 j C) F/ U* z' X7 T1 o6-4CBOW模型
+ E0 d. E$ C" L; q1 U6-5参数更新- ?& y5 M1 J m+ h3 O! m4 r) U
6-6负采样模型9 y# C+ |3 z1 p0 {: b( w" H; D! l
6-7案例：影评情感分类(数据8 M: s1 p5 J1 [
7-1基于词袋模型训练分类器1 ?6 _/ k- {3 a q2 u
7-2准备word2vec输入数据
: F( u0 y7 h q) s+ K7-3使用gensim构建word2
: h& W6 n$ [; O5 k3 d- O* z) ^7-4tfidf原理
* V; L$ W3 B0 \8 m7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 u# {; A( x' `5 f7-6GAN网络结构定义
- N. {3 D0 m- X, Z+ g7-7 Gan迭代生成$ q3 G& f7 o @) f5 ~, B
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 h# ~; q, H9 x
7-9DCGAN网络细节
& h. c( {; e2 P. j9 f) S+ C8-1 RNN网络架构* S: a+ z7 r) c1 t. A% n& F
8-2LSTM网络架构& o$ O2 J" Y L3 ^- y
8-3案例：使用LSTM进行情
/ T0 ~/ N: N: I; Y5 g& G8-4情感数据集处理
. ?7 m! ]) x& l. O+ Y8-5基于word2vec的LSTM模型
6 B; T6 l1 L% Z8-6趣味网络串讲（数据代! d: _* m. K: D/ p8 [
8-7课后讨论版2 u* ^ P% M4 G5 U/ Q/ _ G$ s
K& y4 d. V: N# e. ?1 {
$ E% T% f$ Y: }. z/ h, t〖下载地址〗
7 ]; x( y, t' P `' f4 F7 [& ]1 N
4 @$ W5 P3 h$ J- G+ ?0 d7 p: ^〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗) ~- k$ B; ^! P' g
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
3 V! n1 O5 p5 Y, I- v
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