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〖课程介绍〗
7 m# l% q# [8 F! y此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战& ]' Y2 h4 m' c3 @
L$ n: w' m+ R# j〖课程目录〗( U) z, v. |8 s3 D2 L) K
1-1课程概述与环境配置; l2 X0 ]. c$ i% }8 h& a
1-2深度学习与人工智能概述: b. Q2 H" T. \5 U5 E( h
1-3机器学习常规套路2 _' ?4 P0 ^3 [% J: t& L( |
1-4K近邻与交叉验证9 I7 t/ @0 J7 Y! w% F
1-5得分函数7 f$ f) X. T3 v# ^* i
1-6损失函数
8 _) Q, d7 Z2 u. }! S) H, `+ R1-7softmax分类器
& T, ]" a1 A* S/ K4 ~( a5 P1-8课后讨论与答疑
+ R% x) V% P& o: {8 @. D: ~2-1梯度下降原理-
' g; o1 }! Q% [6 d& @2-2学习率的作用-
$ g: Q* E8 N7 X* _; m2-3反向传播-
/ q) R" K2 [0 j2 [, p/ o& N2-4神经网络基础架构-6 B$ Y; u& y$ O8 S9 O5 l6 ^
2-5神经网络实例演示-* R5 Y" K5 Z9 D8 n/ u% V$ y9 r' f9 r+ ~
2-6正则化与激活函数
4 z2 T" A/ c" R) l. ^1 e* R3 t9 u2-7drop-out
; t3 ]! q" \' P+ r3 B+ d3 X x& C2-8课后讨论
/ n d3 }) K5 X; ]. G8 m) q) O% ?3-1tensorflow安装1 J" j; \5 ` O r7 J
3-2tensorflow基本套路, j p2 U5 Y% F
3-3tensorflow常用操作
$ D9 Q. u+ M* u5 q; m2 i6 C( c* |( W- \2 C3-4tensorflow实现线性回归
. @) u! y( X# I N9 N, C3-5tensorflow实现手写字体
& A7 ^9 }4 b1 q/ y5 Y3-6参数初始化: s" R" A6 M3 B& v0 h' U8 j
3-7迭代完成训练
* \& F: I0 a- G8 @6 A- `0 z3-8课后讨论: h) Y/ C3 B7 M( R2 h6 l5 l
4-1卷积体征提取
" n0 c W1 W' j4-2卷积计算流程4 D: \: K, K P2 V
4-3卷积层计算参数# z$ h1 O# N' _( Q( u3 X- }
4-4池化层操作
# k5 i+ G7 S( N4-5卷积网络整体架构0 z( x3 E6 Y6 u( P# R4 G
4-6经典网络架构
: `2 B- {# T1 \" D! g5 L/ o- w5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）# h A2 k! s6 |0 C; W
5-2使用CNN训练mnist数$ R8 Y2 O; u9 [$ m3 [/ g$ V. E
5-3卷积与池化操作) X) s9 r# d& q8 v4 y6 Q- C; G
5-4定义卷积网络计算流程/ P3 ^9 L3 p o8 d8 |
5-5完成迭代训练
) o7 {8 S% b! C# F6 v! C ]6 j5-6验证码识别概述; R* I) L5 m& \) E2 s2 B$ u$ h/ i
5-7验证码识别流程
0 q( a6 N ] q) N1 ~- O- x8 A6-1自然语言处理与深度学, L- H1 ?# x/ P. |( l* {
6-2语言模型
7 }6 o8 d* C% M1 d$ I6 g. c) @/ v7 g6-3神经网络模型
1 {" b: F+ y+ Z4 C6-4CBOW模型
- E1 j3 y; S! u4 V6-5参数更新
$ Z6 `5 V$ H9 J: d6-6负采样模型
1 v5 z4 i! o# M; i. q1 X' \! H6-7案例：影评情感分类(数据
# T& I3 W' ] P: }3 J7-1基于词袋模型训练分类器
& l1 d- _6 K& n. s" T2 n7-2准备word2vec输入数据3 S$ J' `0 c9 F& h) y" U) D- C
7-3使用gensim构建word2
# ~" Q, i& I3 z. n4 F7 o7-4tfidf原理5 B& ~0 q2 }7 i% `
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* b% `& C; w$ u! P7-6GAN网络结构定义
: i. E! |. g4 q2 |/ Q8 q j0 {3 D7-7 Gan迭代生成
1 v, J% b, ?( ?, l# t) F* F# O7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, k/ u* E$ v3 ~. X0 F' T4 M7 m7-9DCGAN网络细节
0 ?$ J/ Q6 `6 g& O( ~8 w( U' L# K4 _8-1 RNN网络架构5 f3 n- N! C/ |$ `5 l- [
8-2LSTM网络架构
?5 N: S7 n/ A7 K s- |8-3案例：使用LSTM进行情0 h+ m4 G4 _& t2 W6 v$ D* T
8-4情感数据集处理
5 s {$ `4 ]0 C9 G# ?2 C: O8-5基于word2vec的LSTM模型6 o6 m8 x( t0 \( s, L( ^, P
8-6趣味网络串讲（数据代
# \: x. z: B5 [" L8-7课后讨论版# ?: ]2 Y: Z1 H6 X9 V4 h
' g! ~; }) u0 p0 H
% [4 C4 Y5 x, Z v U" b# l* g〖下载地址〗
+ V8 M7 W( T: W% G' Y4 w1 x
/ a& X5 {& O' o; [9 g3 W( H- q! F〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗. @$ C9 o! c4 W) o# Q* B
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