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〖课程介绍〗! R2 Y; j0 e! H( ^) B E
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 f% Q1 n8 U1 p% i5 y" s
' H; o7 E' k* a' k/ Z) @, \1 h〖课程目录〗
, Q" n4 s9 S9 L& c1-1课程概述与环境配置
& C3 i3 }2 T2 }8 a+ N" C1-2深度学习与人工智能概述/ u6 }- U4 n/ z3 ?# ^/ b+ x2 }
1-3机器学习常规套路
8 I% G& j {+ q4 V! ^6 R* @5 Q1-4K近邻与交叉验证
6 D+ }( L* U" o K- s# i/ @# s+ n; r1-5得分函数
1 k/ U. t1 s, g+ D( ~& j1-6损失函数
" ~9 x1 l( @ o1 `& l# ?1-7softmax分类器5 K. @+ n2 \4 E& |
1-8课后讨论与答疑
# T+ t0 w& `" ` M/ k& @3 A" T2-1梯度下降原理-% F, i+ P' {+ }# j. U/ Q8 \
2-2学习率的作用-3 \" }# h* w$ b/ W3 W4 P; m
2-3反向传播-0 r. t; ~; P5 h; _
2-4神经网络基础架构-' m2 K1 |, ?. e; v
2-5神经网络实例演示-( L# c$ T. T% `% `! {$ W% P
2-6正则化与激活函数7 P' ]! r/ d; W
2-7drop-out
: L- g" I- d4 ~0 u2-8课后讨论3 \' W- X" H$ ~* b! X$ Q G& g4 T
3-1tensorflow安装
# R4 [% @( |2 n* i# H3-2tensorflow基本套路
5 w+ E" y: s& b4 i0 g8 e4 @3-3tensorflow常用操作& [3 T& i) |8 e, U5 K
3-4tensorflow实现线性回归3 W" S8 }2 i* C2 ~' I" c
3-5tensorflow实现手写字体
. D3 a0 S* R* t3-6参数初始化- S3 o6 h+ j1 c& `5 U9 v
3-7迭代完成训练 T% W3 ^+ f3 A O
3-8课后讨论2 z$ i2 g' ^. x. J) }4 t
4-1卷积体征提取( |$ R" q# w* r' ^& I
4-2卷积计算流程9 _2 ]1 m1 n3 b6 Z1 @4 c9 H) S
4-3卷积层计算参数
4 u4 I+ L9 y/ q9 F7 N& A# s8 p4-4池化层操作
4 J. J! H) H" I4 m" W6 q$ b% n$ \7 D4-5卷积网络整体架构
0 P) Y/ Y) [: ^5 S# p: q& L. s/ B+ H4-6经典网络架构: y: c1 Q7 {# A% h3 t7 l
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& D/ y) }$ J2 `4 c. W8 b
5-2使用CNN训练mnist数
+ W' B' N' z( [1 x5-3卷积与池化操作0 |( q e2 D8 ^( r# F0 `; B
5-4定义卷积网络计算流程
6 B0 M: ~/ ?( R4 W# ^! I5 `5-5完成迭代训练
7 t( W; ~; L& M/ n8 n0 }5-6验证码识别概述
3 l5 Z7 w! K! Z3 L' i5-7验证码识别流程$ [2 m# @ A. ]( A
6-1自然语言处理与深度学 D' F7 G. q' G- F: J+ O
6-2语言模型( k4 ^8 n( I {0 t2 L. o* Z
6-3神经网络模型
' d5 T, Z7 X8 ?# K; L6-4CBOW模型 |" p+ q- D- ]5 g: L, Q4 z
6-5参数更新2 t; y3 C( p, [6 K, j# H
6-6负采样模型
# O, E/ \9 |% P' _9 e; B3 P Y6-7案例：影评情感分类(数据. n" r) w; v6 T( T+ o$ v% P6 N4 l* n
7-1基于词袋模型训练分类器2 q( N7 \5 G( ~. \# d9 ?' z
7-2准备word2vec输入数据
) v5 s; ~2 i% G# N) v/ k7-3使用gensim构建word2
* z" r7 ~. C2 w7-4tfidf原理2 w2 F, l% A7 I$ m b
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! j+ ]- o: F5 A! p6 {# d7-6GAN网络结构定义
- q* o* Y' b+ | T% R7-7 Gan迭代生成 L/ P! I! {' z7 U6 S0 \
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ ~5 P6 r6 X8 g |7-9DCGAN网络细节1 @6 Y# @- b) e: d3 N( O0 y
8-1 RNN网络架构$ W6 O( G" E0 Q; Z4 @
8-2LSTM网络架构1 Q; q: V2 Z+ e) f) f0 ~( M
8-3案例：使用LSTM进行情
5 k3 n4 ~* m3 x* b# w8-4情感数据集处理
. x% ]1 _; _; @" `8-5基于word2vec的LSTM模型
! o( ^& ?2 {- h0 M: m/ l* M3 a$ L8-6趣味网络串讲（数据代7 K- c& m& ~' o2 ~
8-7课后讨论版* \; _0 ]) w2 o8 i# s8 @* f* y
! {! n2 x3 M i& e% L, l# G4 Z, E/ E
% {# Q/ r' i0 Y5 P0 Z" ^8 |〖下载地址〗8 v- p$ o ]9 l t
0 D6 v I6 q& L. _7 U5 @〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗- p' X! A C9 [
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