; Z) }+ s0 L& I; y6 ?6 j
4 b ^. t6 h6 H$ o B& D
〖课程介绍〗
, ]5 G( M3 [ k5 X. J此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 o. ]! `( ]/ J6 p N# ]
5 v/ q( ]8 r5 s& d+ y- \$ x〖课程目录〗 B ^ R2 `; @- r w
1-1课程概述与环境配置
* h' v* \- V+ ~. U+ T% [1-2深度学习与人工智能概述( i& Z" {8 |+ g4 L0 ^
1-3机器学习常规套路
" k! z; |8 ?' n2 R1-4K近邻与交叉验证/ k, T8 v1 s% c. H' ]( K, b
1-5得分函数9 ?/ E' g0 |* f& |2 r) ?
1-6损失函数
0 U7 C; I1 Q0 H' T. c1-7softmax分类器
/ i+ P1 Z; n- d. r8 b. G- f1-8课后讨论与答疑8 D0 S6 d1 F3 Q: P9 W5 S" w1 v. _
2-1梯度下降原理-& T8 ]& e* v3 h+ b9 B
2-2学习率的作用-
- ~6 N# y0 R9 e2-3反向传播-
* M( D. g) l5 [ ]2-4神经网络基础架构-7 h( M" A5 H0 }5 M! L1 B
2-5神经网络实例演示-8 h% f) W# O. G- a' ~4 a% S
2-6正则化与激活函数7 g2 A5 _ s6 |% y6 V0 F# }
2-7drop-out
/ w, s; S% H* f$ K2-8课后讨论* O, C% O# S R( e/ v& B+ m
3-1tensorflow安装
7 b7 g8 G- V) w' b3-2tensorflow基本套路
; x. m* F1 Q. R- K4 Z5 A1 r3-3tensorflow常用操作1 v( @, f( l/ y, ?2 X- f
3-4tensorflow实现线性回归
9 ^; R/ v: Y2 {- K2 S3-5tensorflow实现手写字体1 T- J3 d, F3 p( t- W8 ?; K
3-6参数初始化
7 t8 Y3 A* r- T) N# P% A' s: Z3-7迭代完成训练
- v* o4 R, O: ~- q) Y3-8课后讨论( W( _: h$ v9 q/ o- R
4-1卷积体征提取
& t6 T2 @3 u) ^3 v2 r& h, }7 E; y4-2卷积计算流程
2 m/ {; X; U, D; f7 q! z4 @4-3卷积层计算参数
; O: _3 D, @1 ]0 @0 f# t4-4池化层操作
- Y% D5 } E+ I* q2 p4-5卷积网络整体架构
7 F: T; l6 N+ G# w4-6经典网络架构
: b8 w/ z4 I5 \( W- x9 s' O5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& N$ D. w7 p! v4 {1 B1 B5-2使用CNN训练mnist数
0 U, \, m5 t% H; _* t& [! F5-3卷积与池化操作
1 s1 \! b& L$ u6 p& @8 j5-4定义卷积网络计算流程
/ H5 I6 p( K5 N! g2 J5-5完成迭代训练3 K$ _# H/ N! q
5-6验证码识别概述
: c1 K1 H1 D, k7 C% E7 X0 E8 `5-7验证码识别流程
1 l0 v+ f: V6 y+ B: V6-1自然语言处理与深度学
: s# M- h Z# t/ X6-2语言模型9 A8 p; `4 O0 R1 |
6-3神经网络模型; h/ i; G2 c& E
6-4CBOW模型3 S' I0 D& Q) z. U
6-5参数更新
" N' C$ N- K; r6-6负采样模型9 x: E- [3 O! x! t
6-7案例：影评情感分类(数据
! N% E7 L2 E; J8 Z7-1基于词袋模型训练分类器
H* `# ~/ L6 }* c' Z3 ?6 e7-2准备word2vec输入数据5 O. |1 r% I! g) T
7-3使用gensim构建word2
/ p. t d6 ^8 `# }( d7-4tfidf原理
. p; V# v8 b l* O1 I% A4 E. A7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 O/ O2 k; I: j" w
7-6GAN网络结构定义# ?6 A# p! I" \& O: z
7-7 Gan迭代生成& w6 Q, U/ }! V: q. U. W5 s; X
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ }* Q8 K: w3 R" S" h4 @7-9DCGAN网络细节
$ u* i& T. z( \7 U3 ]8-1 RNN网络架构2 a. y' i- M- D" g* L
8-2LSTM网络架构
! l1 P/ g# _7 X. r8 n1 D6 _7 x8-3案例：使用LSTM进行情
! _" ]6 [3 m% c6 {0 E8-4情感数据集处理, g) e. y0 G+ y! d t6 G
8-5基于word2vec的LSTM模型$ z: a2 a8 P. s- z' e
8-6趣味网络串讲（数据代
6 `+ g: B! B( M, t8-7课后讨论版+ f1 A3 t+ M* @% C0 p8 s
0 G$ i, V- s& C( ~7 a! o# B, M$ `9 [+ F5 n9 J
〖下载地址〗3 ^( `1 d* X) Q
6 v3 E5 i" S: K9 Z% E) w8 T〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗3 m1 |# b+ `. u% e& V# L- l
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