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7 m0 p$ r4 w9 P1 z〖课程介绍〗
) }) S$ {1 \# w+ i8 m! M2 j此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
- H! F4 G1 G1 ]5 q" ?) b
( d: R$ X4 t1 o! \" h, Q2 ^〖课程目录〗( w* }; y- P" z6 W" }
1-1课程概述与环境配置, N4 [4 \; s8 Z" u3 ]5 A
1-2深度学习与人工智能概述
+ ~4 }: ~6 P' v' ~3 y0 ~1-3机器学习常规套路9 o) e* Y% S$ U. `$ {- W: x
1-4K近邻与交叉验证- g0 M0 U' b8 M1 N! K' \; K
1-5得分函数
/ E* O& k- |% b9 r4 k' R2 n' Z1-6损失函数
( y: Y% F! R* H5 u2 z1 A6 E1-7softmax分类器! j! H! C0 s9 H- p M, \
1-8课后讨论与答疑
+ H6 g2 Z/ I8 z) Y+ y2 h2-1梯度下降原理-! J' z+ R7 X$ i' d
2-2学习率的作用-! t5 K5 k. j: B0 ?
2-3反向传播-
* k: W3 n1 D* P+ j$ i2-4神经网络基础架构-. J% ^' v+ u8 U9 z
2-5神经网络实例演示-0 h1 I$ P4 t2 M1 ~- q1 V& B
2-6正则化与激活函数9 D8 \" y" d9 x2 r0 a" H2 P5 v% P
2-7drop-out
: e0 E, Q3 l# [2 A, D2-8课后讨论
4 J' g6 ~6 Y A( Z n3-1tensorflow安装
& u- p+ _) G l5 R# ^5 G' _) }3-2tensorflow基本套路3 L# R7 z6 R' c) k% i
3-3tensorflow常用操作/ N. _; F$ e# a) B! o
3-4tensorflow实现线性回归. j% W; e! w: o' A
3-5tensorflow实现手写字体; j8 i! f g! v" B9 @0 c6 ^/ V
3-6参数初始化9 p; G' _; f# w, v% V) h
3-7迭代完成训练9 a4 O& `( S; r0 q5 Q5 w. v
3-8课后讨论
: w$ ?% P: W1 ]) M3 a4-1卷积体征提取
3 l3 C/ I. o' W( L5 }/ y2 f4-2卷积计算流程
+ Q$ A. i0 e5 f& B# S4-3卷积层计算参数
4 A4 A& U( b3 U/ Z/ ^+ F/ z4-4池化层操作, o) `. O9 `: D* X
4-5卷积网络整体架构9 g' U( Q. ]2 z4 J! U
4-6经典网络架构
) Y) u3 G0 H1 ~7 i0 F' m5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% _$ \8 y3 u( x; P: e! y1 m" }* ~8 u0 m
5-2使用CNN训练mnist数2 `4 f& P) ]2 _+ G' K
5-3卷积与池化操作, r* y, F+ K ]) y4 a
5-4定义卷积网络计算流程3 Z* C ~4 y# L& D7 C0 s( c
5-5完成迭代训练
1 j4 q4 l/ @- D+ J z$ y5-6验证码识别概述
9 X5 q) l) c/ I4 k1 e H% @5-7验证码识别流程! b: H; o; q" ^: Q& Y
6-1自然语言处理与深度学2 |$ B6 ]4 F. L) V
6-2语言模型7 e. p: ~. w- ?
6-3神经网络模型+ m, Y" Q3 w$ f1 {, N
6-4CBOW模型; b' p* E1 }) n2 w) P) z
6-5参数更新4 X5 D) x) k" l7 d; P& o
6-6负采样模型
3 E! P4 _) O: q" q* c9 j+ r6-7案例：影评情感分类(数据# {/ Y" l3 Q/ @1 _
7-1基于词袋模型训练分类器
2 q! [3 t* ]( Y( X6 }6 E- H9 A7-2准备word2vec输入数据" O9 S) i. ^5 K" Y" Z6 ?* z
7-3使用gensim构建word2
6 }2 c; c) G, R# i. |/ x7-4tfidf原理
7 H. {0 q8 L0 j$ \* ]$ n+ m7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 P! i) U, V+ |* f, R- _
7-6GAN网络结构定义
' A, b$ w& E% O9 N# s f; P7-7 Gan迭代生成
, Z0 w; h0 H" [; [7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 r4 m: @' j" i6 }7 g3 w- W6 i2 x$ P7-9DCGAN网络细节
, \: R5 P: Y1 W' n0 z# W: ~9 K8-1 RNN网络架构
! Y( ]) {) |6 T0 t. E7 f* H9 y8-2LSTM网络架构, `( I& x% c; [" m0 O9 i# X
8-3案例：使用LSTM进行情4 ?9 X" I# A! ~! M4 r5 \$ ]
8-4情感数据集处理
/ k* l! x2 }* f) T3 P! ~4 t8-5基于word2vec的LSTM模型
# L Q' K' c- w1 k% W8-6趣味网络串讲（数据代: E2 C3 C9 i3 {; C7 ?$ O" _# l
8-7课后讨论版- H) |6 y. Q, [
. H. |1 O# |: e) S# D. S1 w
$ K% D- U/ d5 D" D( `) `4 Z7 f〖下载地址〗
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; L% a- J8 C+ T* y* z7 a# b〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 }; i1 I7 V7 G4 P
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