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+ F9 J' Q: Y- I9 w〖课程介绍〗3 i9 P. v: @5 f
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, b! e. q, t) h3 u( A9 n
3 t2 U- {6 ~" t2 X$ @ ]〖课程目录〗8 n* j& k6 O2 C+ T' s
1-1课程概述与环境配置( [# {7 e& F/ {1 ~
1-2深度学习与人工智能概述 v- K0 [ n9 z3 g1 y
1-3机器学习常规套路
W( p- @" l" m! S6 z% ~5 m1-4K近邻与交叉验证! r0 W9 V( K' `0 ]0 q
1-5得分函数* j: ?; @/ s" Y+ d
1-6损失函数
; k% t d' W6 Z, n9 k6 u1-7softmax分类器
5 Z; u% Q; `1 `- u9 e1-8课后讨论与答疑! q/ Q4 H$ z+ V6 U$ I! p8 Y
2-1梯度下降原理-9 X* b# s' q* |5 T1 T) @, x9 ]
2-2学习率的作用-1 R) z( E n) ]: @# u
2-3反向传播-
( |* {7 X5 m3 u/ J2-4神经网络基础架构-
/ ~* o! r- k2 x: B2-5神经网络实例演示-
5 {* D0 b( Y, ~7 g' {2-6正则化与激活函数
# ?* m9 n) Y- @& n" K2-7drop-out
0 N6 x0 M4 t+ Q" e) C/ Q2-8课后讨论
: ?- E! y, a* U. p+ U" i8 F3 Z3-1tensorflow安装3 ^; t, y) s9 n& ?# r) K
3-2tensorflow基本套路
+ `# q l# _5 P1 B! V5 n3-3tensorflow常用操作# J( u; Y# @ o- d+ j# r
3-4tensorflow实现线性回归
6 T6 Z9 p. O7 i& _ {3-5tensorflow实现手写字体( r; O; D# q) S) |
3-6参数初始化$ u$ ]7 ~- S5 [8 c+ q& o
3-7迭代完成训练
3 {& R& y3 @( a1 f$ y- T- U3-8课后讨论/ f7 j0 a3 m1 s1 C& q1 Q. u
4-1卷积体征提取
- u: Q% L* ^( Y' t3 O- k" V4-2卷积计算流程
0 Q$ T$ \9 n. [3 Z1 n- Q( t7 r' ]$ E4-3卷积层计算参数
4 g$ I, J2 g- T' i( j4-4池化层操作) w( ?1 V, k. Y* O/ E7 ^
4-5卷积网络整体架构
0 X# g) H5 R: R/ e8 p) x4-6经典网络架构9 e7 v3 S+ y& k/ V2 ~: s0 C
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 ^3 X, W! F( v0 u! g5-2使用CNN训练mnist数
8 X4 M& z, i+ M- r/ O8 J/ n5-3卷积与池化操作8 V( Z `5 L$ N% Y9 i' Q9 p$ f
5-4定义卷积网络计算流程) Q6 Y( ?: @! Q3 ` a7 ~6 J
5-5完成迭代训练
' c# u: E3 }: h' p; k; o$ v( O3 j5-6验证码识别概述
# G8 G$ G3 q6 C9 H! r5-7验证码识别流程
w c0 A; J$ P9 _+ l* A8 L6-1自然语言处理与深度学
* t6 V% N) `4 L& U& J* S6-2语言模型
5 l& w: h# T1 Q `+ J8 R6-3神经网络模型5 K5 c1 a) V, q6 E
6-4CBOW模型" {3 S. m8 J. v& \# T; } ^/ v
6-5参数更新
% q" T) f# u$ A3 J. j6-6负采样模型
! V9 x2 Y6 F; V9 B k4 ~ i& h6-7案例：影评情感分类(数据
) q( l0 {$ m) h) `7-1基于词袋模型训练分类器9 V5 M- H3 E' G" U s1 G& D7 r4 ]
7-2准备word2vec输入数据9 U/ o: ?: D8 J: w8 {* r
7-3使用gensim构建word2. H3 x1 D6 M X
7-4tfidf原理
A- ~& J: J& t) z$ u# O- u" K! g7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
# O: P6 U$ X6 l8 {/ _% _1 I! L4 j7-6GAN网络结构定义8 _0 {2 d3 \- |5 T# g% i! i! F5 u2 ^
7-7 Gan迭代生成7 r- z* B" I B' l4 {+ e
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 f2 U; I4 q% _* V9 e. n
7-9DCGAN网络细节 X, |) ~7 g- K y2 b( b* I
8-1 RNN网络架构9 M, Y- Z9 Z5 p6 n, s5 Z! _
8-2LSTM网络架构
1 k. F3 g3 j. A. _9 U8-3案例：使用LSTM进行情& ~) I1 i. u9 F4 {2 z% k& X8 I- p$ N
8-4情感数据集处理7 A% C \# R8 f
8-5基于word2vec的LSTM模型
% ^$ f. Z2 z% s8-6趣味网络串讲（数据代
- w6 e) A# A8 `) p8-7课后讨论版
7 D4 F9 z0 E" R- M) _
5 c4 a f) n" L- z
2 n h. t# y6 O" `) P〖下载地址〗
; A. F; U0 L7 Q, Y- G
2 h' f2 K' W5 L0 Y6 z; d〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗- ~5 f) M7 Y8 j L% a* J& k
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