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0 e+ E6 a$ s: @: O b〖课程介绍〗 H [, S* [3 h- X" n5 N
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战. j4 j. T r K* E# h* |
( B6 F9 J: @7 O〖课程目录〗; T7 Q6 i; m$ d$ W. v& u$ Z
1-1课程概述与环境配置
8 X1 o$ |; [: e: y- B& B" C1-2深度学习与人工智能概述
7 g6 z) Y" m+ ?- |* n3 M. y1-3机器学习常规套路
. o$ [2 D8 h8 B' R- w! q) [1-4K近邻与交叉验证
2 |$ F& N/ p: N2 D: _3 v; l8 ]1-5得分函数: Z+ @* }9 ` {! B0 w
1-6损失函数7 a2 i6 D, F9 S& e3 T
1-7softmax分类器
# r: I# u1 c) R9 w3 P7 ^( M; z1 q1-8课后讨论与答疑
8 V6 j# I: |0 X2-1梯度下降原理-2 f# P$ ^5 j: S1 p1 P. C8 C
2-2学习率的作用-
e3 G' J9 t& k O* G+ x2-3反向传播-" j2 e. c# G1 l" R
2-4神经网络基础架构-
* V8 c8 B6 m" E2-5神经网络实例演示-! B* a. a% e% m8 D/ W
2-6正则化与激活函数
! l3 I% v7 P/ S! ?/ f+ j( P2-7drop-out
2 l# W# _2 V( f @$ h3 T2-8课后讨论, E r5 u3 r0 D8 n6 e
3-1tensorflow安装
( r( A# T! X5 Q! f% k3 K. P3-2tensorflow基本套路5 _1 q! a: h" c
3-3tensorflow常用操作
9 |% ~2 Y) K: r h! v3-4tensorflow实现线性回归4 ~3 l- L7 O5 I" G9 q
3-5tensorflow实现手写字体
4 N. L, O) J, e3 V5 X( i3-6参数初始化
8 M2 F8 e# S3 t2 o- H3-7迭代完成训练
# ~+ l! p/ g% v8 T9 B, S3-8课后讨论1 s% P8 R3 T1 Q4 l
4-1卷积体征提取8 Z- m- u4 U, \3 _* {
4-2卷积计算流程- @& h( j5 B: w
4-3卷积层计算参数
* p5 z1 L" J2 [3 J8 _4-4池化层操作
$ x- \8 d# X5 O4-5卷积网络整体架构
- `3 l8 B7 `2 J8 u5 f4-6经典网络架构: i1 `; ^! e y: a- G u7 o3 C% Y
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* I0 _! N0 V& A9 m- K5-2使用CNN训练mnist数# o- g9 \2 x$ e2 j; u/ P
5-3卷积与池化操作
8 ~# N7 m1 P6 ]: u k5 M) y5-4定义卷积网络计算流程' R5 {4 S+ D. ?5 T0 l/ d# s
5-5完成迭代训练 W( Q+ N; Z9 l% n0 c) _* w" e% @
5-6验证码识别概述
: J9 A+ `: d+ M3 k+ z0 ?2 e! D5-7验证码识别流程
" C2 \9 t3 ~0 x1 A6-1自然语言处理与深度学1 y3 u: I7 G* ~: Z% ?
6-2语言模型; U7 |9 g$ j; n r
6-3神经网络模型 Q6 Y2 Z: G7 J
6-4CBOW模型! Z5 F# s: N0 p& w
6-5参数更新- X7 b; T/ M0 l1 N1 L
6-6负采样模型
0 V% s' M" U; |* C/ T. J( T6-7案例：影评情感分类(数据
% C% s3 ~* o% X7-1基于词袋模型训练分类器
. E7 f- M2 U$ k6 X5 b# s& X& N4 P7-2准备word2vec输入数据4 t# Z" A% g2 n: x( @5 _0 V
7-3使用gensim构建word2
" f" R# S: W o' ?: [$ p7-4tfidf原理# V' U; e, u- W$ V7 s/ z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 P" b/ }1 `0 J! u& J) k" t
7-6GAN网络结构定义
- k: n, F# S; O& r7-7 Gan迭代生成
# O. \- |( n, A+ @' M, h7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 s `2 ~# J& U7 ]" g0 G: s
7-9DCGAN网络细节
! s8 c" u7 i6 J, e2 C9 }6 @- z& `8-1 RNN网络架构
7 Q' q. L. X+ P' _$ s; e8-2LSTM网络架构( q- I3 T$ R4 q! e" e
8-3案例：使用LSTM进行情! w# [ R1 Z3 U ~/ t8 s( O. q
8-4情感数据集处理
: E- j* u' \' {. D8-5基于word2vec的LSTM模型5 u$ y' R7 x2 u7 D. q
8-6趣味网络串讲（数据代, Z- @$ R8 I/ H! A: j3 u9 X& q
8-7课后讨论版
& {8 w5 @: W/ R$ u0 w5 h1 B2 L8 H! h: }$ }$ X2 W: L
8 _# m% _) S8 ^3 ]( R' m" F〖下载地址〗0 \1 ^* I* b7 h5 P2 r7 r
& W4 W7 ?: Z5 J/ d, I3 A; U〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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