7 w- v. T+ ?( j+ u# i. \0 b
4 W, A9 L0 v- ^: I1 Y& V0 q( z% `- q
〖课程介绍〗
$ G/ ~4 }* }! y! n& g/ H, o此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战# Q- ^6 q; R6 ^* z
R6 M0 ]7 G& T$ @7 {〖课程目录〗
* {, F' q. K5 ^) {6 O+ ^1-1课程概述与环境配置2 O+ t p3 \) _
1-2深度学习与人工智能概述: `$ J2 b' u" G" M/ j9 ]' v0 Z" d
1-3机器学习常规套路7 S/ t2 m0 g* i
1-4K近邻与交叉验证2 P7 i/ p4 A z1 |; u& y5 t$ |5 D
1-5得分函数
+ x9 k2 T% i$ i) f, \- E1-6损失函数
: X9 b+ K3 @) V! {6 f1-7softmax分类器# J* ]: M. H6 t( ` p
1-8课后讨论与答疑
! [+ p4 D! N: v2-1梯度下降原理-* e, n( t9 u+ G' k8 D7 W: R6 c
2-2学习率的作用-) Y# Q$ r/ M4 z: v! P0 X) J8 } ?
2-3反向传播-
- e# m# j ?: X: _& K. O2-4神经网络基础架构-
# I/ i( E& d4 n$ A* I. ^9 p2-5神经网络实例演示-
3 r L$ W8 I9 @' ?" G. \1 `2-6正则化与激活函数
; |! k4 e, }6 F7 c$ z2-7drop-out
! I" X0 f+ S; o0 o( Y2-8课后讨论; x" k9 ^& V Y: {( e/ W% T
3-1tensorflow安装3 c9 ?2 Z3 b: ^# V1 M4 [
3-2tensorflow基本套路2 @! \7 m) N& S5 s# e. v/ f3 K5 e
3-3tensorflow常用操作
4 G! \& L* u5 x- W8 H* _3-4tensorflow实现线性回归
' r: @ |7 A q7 `8 s3-5tensorflow实现手写字体3 r9 Y0 H7 x: \- X0 ]' `; Q+ ^$ l
3-6参数初始化' N, @" k; b) w9 D3 |& D+ ?
3-7迭代完成训练
! t8 x0 I; s! M# |% W# T3-8课后讨论
, t- K. @+ g. X1 `4-1卷积体征提取$ I% X4 }( S; U' [* O3 _3 w( C& s
4-2卷积计算流程
/ \& a" ~4 }! B; Z U: Q4-3卷积层计算参数' {2 j8 N. C; h# P
4-4池化层操作; h6 B% p1 _, I: }
4-5卷积网络整体架构& r5 V% Z* }( C. m
4-6经典网络架构
5 I) x! S3 b4 J/ }5 n8 n+ u5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% f# }4 D1 Y0 h$ m& q i
5-2使用CNN训练mnist数
/ l. g4 w4 S7 A/ a- t3 l7 S5-3卷积与池化操作9 C+ z+ k1 g! h, s' O% G
5-4定义卷积网络计算流程# Y6 O( g: c7 I9 Q6 q( L3 P
5-5完成迭代训练& Y, t& |) X) V9 I. r$ h0 p1 w- J
5-6验证码识别概述
/ {8 i p, i9 l8 Q3 s( i/ e5-7验证码识别流程
% R' v* l4 ~0 x+ R' ~4 c3 C( P6-1自然语言处理与深度学
7 ^* ^) q6 f8 d* B* V5 j( \8 S6-2语言模型" ]! L. N8 V {* A4 j1 |
6-3神经网络模型
7 A T4 x( u! U! O6-4CBOW模型
& o9 x8 A2 W8 a0 ]+ C6-5参数更新
0 a+ X. K' p0 C1 m6-6负采样模型( D" q# }. L A* v
6-7案例：影评情感分类(数据
3 L# w# ^& f1 Q9 m7-1基于词袋模型训练分类器
8 Q) y) o" t- Q' R# m2 C2 Z+ n1 w7 r9 `7-2准备word2vec输入数据9 a6 [# h) h1 J3 w# D+ T
7-3使用gensim构建word2
3 Y+ \1 p% C2 K( T8 f7-4tfidf原理
3 I/ I# c& ]: K% v6 u7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 _2 _! t0 n N, ?5 R. K8 [7-6GAN网络结构定义0 q- s" G" E$ D- i, e8 J4 C4 l- V
7-7 Gan迭代生成# V% ?' I' J) n7 p. U
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. @+ T' ~! Y5 Y+ ~2 T- y7-9DCGAN网络细节) M/ N, j- [6 I4 y/ x9 P
8-1 RNN网络架构
2 y* b# j5 r, R( n! C [5 W8-2LSTM网络架构$ l3 i4 y: r' L& j- k: z
8-3案例：使用LSTM进行情
1 [) _, r5 x" y9 E2 D+ I8-4情感数据集处理
: k6 x% t" x' M, w8-5基于word2vec的LSTM模型
0 a) \# ^) [, y5 }8-6趣味网络串讲（数据代/ D& p. [2 k, t8 {% |
8-7课后讨论版% g& @. ~8 \$ h ~% l, w
, }1 U: y5 U c$ q2 j; n- v
7 X; q8 |3 F& H- D〖下载地址〗, c# V+ x) t& A1 E
* R) l+ v) ~' M2 ~; W〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗/ a8 W; {- j( N# M! {
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