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5 `# W; K3 P- X6 X H) r〖课程介绍〗
0 |) n0 a, y/ r# I% ~/ j2 W6 [此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战4 r9 N% j* u# g' n+ R
3 P7 [) Y( i: t# v) ^〖课程目录〗
$ o# x% q7 U3 |+ n1-1课程概述与环境配置5 T1 c% c0 e/ K: b# o
1-2深度学习与人工智能概述; [, v3 H6 d7 z5 |. F
1-3机器学习常规套路8 W# n2 e: b: b0 k/ q
1-4K近邻与交叉验证; r* i0 U* m5 [" y- P* F P \; r
1-5得分函数) p8 g# x0 E5 X+ o$ s/ h; S
1-6损失函数
$ m8 v* I" Y b% _1-7softmax分类器
& ~: q# b7 ^( l% P* w1 x8 o1-8课后讨论与答疑' N- j/ b4 o# [9 u, L z
2-1梯度下降原理-9 g k4 t: V p3 V5 N
2-2学习率的作用-) W% y0 } W' M X" @
2-3反向传播-- K% @4 `8 ?( L3 H) `6 @
2-4神经网络基础架构-
9 N% F$ W8 z1 l( O, w( b1 t7 S2-5神经网络实例演示-+ Y# H/ ^2 }) ~7 C6 J) N
2-6正则化与激活函数
0 K q/ o) `0 S6 L! M* W7 ~4 n/ K2-7drop-out8 h! w g2 z% j: ~* i1 x" I
2-8课后讨论) R I6 @& ?( y6 ]. E2 g
3-1tensorflow安装, m) \% T0 w+ w# T! v' {2 G
3-2tensorflow基本套路/ r4 X; ?6 g; I6 ?9 m* f
3-3tensorflow常用操作
1 b k3 l( d* C# q/ ^% z3-4tensorflow实现线性回归
# d7 i$ m- t3 ]& j* Z3-5tensorflow实现手写字体( f: J% W( ^' j; R7 }7 `/ }
3-6参数初始化7 D; v5 ~% `$ T9 a) I; @
3-7迭代完成训练
5 M2 K; K5 e* A3-8课后讨论, @* N. J9 n. T W9 L
4-1卷积体征提取
3 Y" q. e& g9 v. G8 n" G3 ~/ P, E" D4-2卷积计算流程
* r" S5 \' f4 i" m& y8 M( F4-3卷积层计算参数
: _, g2 `% z* P! i6 I) V& r$ x4 }4-4池化层操作
0 I0 r4 i) N; E3 r4-5卷积网络整体架构
7 G0 g, a2 Z& W$ g5 u8 v4-6经典网络架构
1 E' ? C; }& ]* F5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 _: A" h, u4 J# `( a8 y2 B
5-2使用CNN训练mnist数
/ ]" U" F0 k/ G1 Z- `5-3卷积与池化操作
7 }2 V1 o7 _0 e& g/ v/ l$ C" V5-4定义卷积网络计算流程
/ G/ X5 Z; I$ r5-5完成迭代训练
6 L* q+ K6 G- q9 [, r5-6验证码识别概述6 u4 I$ H% i- T c8 U- V
5-7验证码识别流程! ~+ y" m% C$ X6 V
6-1自然语言处理与深度学
; m+ Z5 a E4 V- f5 F9 ]3 a: \8 z6-2语言模型
8 j( M/ Z; V, m. v8 o/ n+ Z) [7 E9 E9 q6-3神经网络模型
# ]* s. c" Y3 a a: r, V5 W6-4CBOW模型
Q) F H# [9 r1 O6-5参数更新
9 M) F G$ z$ z. Q$ J$ N6-6负采样模型: h; w; |1 M. B: o- J8 A
6-7案例：影评情感分类(数据
' i8 A8 u6 Q& H+ q; _9 N7-1基于词袋模型训练分类器$ z N! \1 b0 O* O, @% A
7-2准备word2vec输入数据
9 s5 L$ n$ y* y! t4 m6 z' `1 {7-3使用gensim构建word27 b$ ]- A( ?1 d$ D# @
7-4tfidf原理- C0 e2 I2 s9 N" x
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. f2 e4 v& r" @0 w7-6GAN网络结构定义8 N- n. @. ?% l$ l0 @# F
7-7 Gan迭代生成( ?9 {( l0 m! E. n3 Z% ~6 v7 f
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
; b0 O$ A# S; T4 s5 t1 U& }+ G7-9DCGAN网络细节4 A& j3 u: u4 M
8-1 RNN网络架构6 E! {7 V' X8 B
8-2LSTM网络架构7 C! }4 `* m0 x3 M9 j2 |$ ?2 B/ \8 x$ n
8-3案例：使用LSTM进行情
9 n, ]+ n2 ^5 X! L. {4 v Y( b8-4情感数据集处理
; g( J" n# h+ c8-5基于word2vec的LSTM模型3 c6 r- y& z3 v9 b% e5 Q* ?
8-6趣味网络串讲（数据代5 m( B3 S* }2 r- X, ]
8-7课后讨论版
8 f: C# p. W& J2 |9 Y! l$ {3 Z
6 `$ t" N) z" `; W, l. e5 x6 D5 [6 i: w( M3 L
〖下载地址〗
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1 ~5 [, V! s; x: v; p: g- d8 D〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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