, y2 U1 h5 Y8 y' X, o. n) {2 a3 ~, G" V: `9 V3 d9 n
〖课程介绍〗. o* R6 \ A! S7 H
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" u( Q w1 F7 U) e
; m+ @6 r% D1 B7 r# B〖课程目录〗& w7 d* `; G$ l
1-1课程概述与环境配置
P: I8 j! e& J; s- u, U5 k1-2深度学习与人工智能概述: ^$ S1 ?. y, f8 o0 F3 n2 V
1-3机器学习常规套路3 h& i2 C5 C3 W6 ~
1-4K近邻与交叉验证
8 `0 ?& r% @; B/ Q1-5得分函数
% @% z* c. q/ c; t1-6损失函数
7 b2 Q: f9 o$ O1-7softmax分类器
8 a: p9 I# n) B: d5 `1-8课后讨论与答疑
& _# u" P- z$ \4 U. r/ }7 M2-1梯度下降原理-
% B# z0 R9 y$ `# P3 N) a+ M2-2学习率的作用-* m4 d9 Q1 @6 G
2-3反向传播-. a3 b0 V* Q7 g6 `, o8 Z4 m. O X
2-4神经网络基础架构-- l) Z1 Y5 S# {" v. V: p
2-5神经网络实例演示-
. ~0 B, y+ |' y/ X* W+ y( b2-6正则化与激活函数8 Z: P2 Y6 y9 F" s' M2 W5 j& q3 {
2-7drop-out% U9 ]6 C1 m2 F5 u) e% o
2-8课后讨论
) _5 N- ]6 c& \# l0 w3-1tensorflow安装
3 ~2 d+ a7 a8 l/ G0 n; P$ B3-2tensorflow基本套路
+ _1 D) |8 C* v' k3-3tensorflow常用操作
$ d6 b1 w6 z- y) a! C) |9 L3-4tensorflow实现线性回归5 d- P. ?. ~0 [" B
3-5tensorflow实现手写字体/ s, P4 r$ M7 I3 h ]
3-6参数初始化
& g! G: W F# Y/ P3-7迭代完成训练- q1 \" V, h6 u8 ~, k9 k
3-8课后讨论7 S* M8 D& L# X6 ?0 Q
4-1卷积体征提取
1 M+ p2 g; I8 {$ p" T. `4-2卷积计算流程
+ |- k- I) E" S. ]6 B/ j' i3 x4-3卷积层计算参数, ^+ l6 `. A5 e
4-4池化层操作0 J) j& `3 f1 \1 _
4-5卷积网络整体架构
5 V: @! F* H& d! T2 h H4-6经典网络架构
5 E1 l! m6 W n3 o0 `5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
6 M! c7 @( {5 d, U7 q9 M5-2使用CNN训练mnist数1 h0 J9 F, p1 m6 G! L& h" S% Z
5-3卷积与池化操作
3 Q8 R) ?! L8 ^4 Z; K; H( ~% K8 N) S5-4定义卷积网络计算流程+ h( L3 y" D/ G# |
5-5完成迭代训练2 v9 t9 H, R* W$ w) h
5-6验证码识别概述, `) r! u" T; W6 U# h. Y
5-7验证码识别流程! t6 Z Y* [& W8 f F0 K3 g
6-1自然语言处理与深度学5 R! u8 h1 o- Q, k; D/ l$ S
6-2语言模型
4 Z; {4 i' z) r6 f/ y8 B5 }' M6-3神经网络模型# j( z6 l+ B4 K! b
6-4CBOW模型
( x5 P1 v b; P) ]6-5参数更新
" A# A5 O, P& q; P0 U6-6负采样模型: j" N; ?3 Y5 ], T! x
6-7案例：影评情感分类(数据% ?5 u' b* t# v" i! R
7-1基于词袋模型训练分类器
1 n- h5 m1 i) q7-2准备word2vec输入数据
# X7 ^2 x4 l s1 e* m9 A7 F' ^7-3使用gensim构建word28 g6 p7 P* B% h7 E
7-4tfidf原理
( ], b( G7 v6 L; L/ f. F7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) i N8 b" U3 y9 d* x# x" Y7-6GAN网络结构定义
* N( Q& X$ e- M5 O& i* v7-7 Gan迭代生成( v3 g8 `- g: ~/ t0 ]- j7 j
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 ]2 n( Z9 z: D+ x7-9DCGAN网络细节
0 o' t( X& H3 K; ]% @* F2 p8-1 RNN网络架构
& s; ^7 L8 V0 Z- r8-2LSTM网络架构5 Q- }+ T1 |( ~: ?% B, Y' Y
8-3案例：使用LSTM进行情
6 R; ~% t! o- Q/ h8-4情感数据集处理
+ l2 w6 n. x" f1 m; k8-5基于word2vec的LSTM模型
1 q- o& m1 [" d5 P, e8-6趣味网络串讲（数据代/ ?8 R; ?0 _$ d, X4 h* \$ l; W$ P# u- h
8-7课后讨论版
4 N2 ^2 e, y1 Z( \; ]
. T9 o0 j7 c# P& h; t- F* x# a5 b0 K
〖下载地址〗' W( x* `! d. Q! H, Q/ C
. ^% k' K* f8 y4 A: z; f〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗# x8 r- j6 y, E* J1 M- q
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