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, q! [7 C( m& X: N+ a〖课程介绍〗
) R" I3 H! e3 C9 `) ?此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" D% ]4 o0 r9 L. r4 P1 ?
- a4 m0 V( a$ V) D〖课程目录〗
5 J" J! [+ x! r1 s" s5 U1-1课程概述与环境配置
% z: C7 ?1 _6 W0 x6 O* c& W, \! y1-2深度学习与人工智能概述" |3 J, s) j1 d5 v' ~( c% W; g
1-3机器学习常规套路
& H8 g4 A. ~- \. k: j0 y7 @1-4K近邻与交叉验证) Y' }- T! j5 Y! N9 A
1-5得分函数- M% i- `) i n9 o7 [
1-6损失函数0 c% I6 ]: ]8 s7 E0 N; r
1-7softmax分类器
/ R: f" A+ Z/ j4 f( W& h4 \: D. V1-8课后讨论与答疑3 Y' @0 r+ Q- {1 q3 o9 O0 m
2-1梯度下降原理-" j a5 _7 W8 e1 n+ S# x9 G$ d
2-2学习率的作用-
) V! H9 ]. s' D+ n2 ?- }1 F# r! e2-3反向传播-* g+ c* ^, J: m. Q4 I4 Y' o. J
2-4神经网络基础架构-+ O% J1 z9 k' W3 ~9 ? ^( _
2-5神经网络实例演示-
0 ?1 m2 O# l- q' \7 x* v2-6正则化与激活函数$ |$ d$ T) M3 y( j1 V
2-7drop-out
% q! d3 R+ U+ ~/ K; u' g2-8课后讨论" j5 o7 ^: K3 s Z3 J( y7 e* e
3-1tensorflow安装
6 ?2 |, R( S( m$ Z: R( ?- H$ P: E: \3-2tensorflow基本套路8 [* e- x6 k* ?' v/ g7 \/ A
3-3tensorflow常用操作
3 m/ R" _9 m: d7 u3-4tensorflow实现线性回归/ _9 G9 D. g, f/ g' G5 F4 n5 }; @
3-5tensorflow实现手写字体
% x5 F: p% V: ]% g2 V: [$ k3-6参数初始化
" [+ s, R1 w6 N( C! [3-7迭代完成训练; `2 {& y1 m1 a) c4 o" _
3-8课后讨论
/ I- h) B5 s- y" z- Q1 h/ `4-1卷积体征提取
8 z# Y3 I: I1 D" @0 b' q! r4-2卷积计算流程, l2 K6 n% ?: a1 n, c+ {% z$ p' h
4-3卷积层计算参数* { \9 o7 T9 r4 ^! J- H0 {: O
4-4池化层操作$ D( l# b2 t% ~* M M
4-5卷积网络整体架构
6 g& ]5 u6 x: H. @1 ?) }8 G4-6经典网络架构
! \% J4 e5 F3 _5 ?5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） V6 Q: A; y. Z, ~' X2 z
5-2使用CNN训练mnist数
" T( U+ g# p0 \0 v" T T: t' S2 Q* v5-3卷积与池化操作 Q" d8 G4 [1 m# [
5-4定义卷积网络计算流程5 z w+ m d: U; x+ {! G
5-5完成迭代训练
) W& C$ N8 s. ?# K1 _' r. G$ n5-6验证码识别概述$ s4 [% F0 y( j
5-7验证码识别流程
! R5 R7 H; @( }3 ?" a2 g$ X- N% y; B" u6-1自然语言处理与深度学
% E: V, F: l8 s4 P6-2语言模型
3 j& m6 s# _, n; s, w3 D6-3神经网络模型1 Z5 c" u. \' s' Z/ r. W( q W
6-4CBOW模型5 _; S/ p! ]" Q8 s
6-5参数更新5 V4 B5 `' ?) t3 M
6-6负采样模型* x- _) p t; u4 ^/ @
6-7案例：影评情感分类(数据+ J4 j- [: t1 i+ C0 y! L
7-1基于词袋模型训练分类器% N2 g* U& A4 i6 k) R- N4 t) n
7-2准备word2vec输入数据
+ e1 e! q' ?, d: d; \2 [7-3使用gensim构建word23 V' ^4 }. k( P7 h
7-4tfidf原理) @& V0 i* T; F* e; e
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; E7 j' g; }3 K. d* \3 O7-6GAN网络结构定义
7 a* L; ~( y. g) |7-7 Gan迭代生成
" y6 _2 `% Y1 K7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 V* ], ?4 s* v) N- m: s
7-9DCGAN网络细节
1 c+ G5 O) g7 p" G( e: }8-1 RNN网络架构
, R9 {7 V- e2 ~8-2LSTM网络架构1 @" }* _& c5 o) J7 r+ i; p- F
8-3案例：使用LSTM进行情( |/ B9 d' T0 s; q5 `
8-4情感数据集处理
6 Z4 m* B+ Y* ~; Y0 z! X8-5基于word2vec的LSTM模型
4 ~' u0 b4 @" [ U4 \8-6趣味网络串讲（数据代4 N- {+ `7 w, j- w$ a! m
8-7课后讨论版/ r& d: A* s3 \" P$ Q+ z
$ K1 T' z0 W0 c* o2 X/ F
" S* a- F0 f: W/ Z, T6 w( g〖下载地址〗" p I/ _1 V' g6 V- x( W0 n5 D
' t) I X4 |% v; R9 A- K〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
$ Y! T/ F' l, N! f: w4 G$ B% x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) |1 Y3 H; x A7 X
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