2 H- @" c0 }+ x, w1 d& A* I0 |" }5 v
. V' ?( Q4 P9 }. n〖课程介绍〗/ q. y, P$ s1 I( i# q8 [ G
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ ~+ V' u! w. B$ {) \: c |
0 X7 y$ Z" V- U7 g1 W" f5 I$ u1 p〖课程目录〗5 a4 z3 Y3 a0 r+ S5 r
1-1课程概述与环境配置
, w" x: G: A& s. ^, q) t1-2深度学习与人工智能概述" V' c' Y, e9 x- O
1-3机器学习常规套路 Q9 |3 {" x6 V4 S% `$ o
1-4K近邻与交叉验证
$ l. u5 c* @$ V+ Q5 a) L' m1-5得分函数" v( V9 L4 H( B' o3 Q' y! \: O
1-6损失函数
3 X( v2 c/ O7 ]# [' [' J1 k1-7softmax分类器; ~3 ?) v/ o* I: ^# r6 p" c, L: Q
1-8课后讨论与答疑
6 y! R. z; m, e, c+ ~: C2-1梯度下降原理-+ R+ ]3 X3 |3 O8 H+ n$ T
2-2学习率的作用-4 R7 Q& S, N) R3 M, f$ L k
2-3反向传播-+ Z8 U! H; w1 X, o n: J' G! r8 t
2-4神经网络基础架构-
4 E. v0 s E5 w- x! `' q, L% D5 S: T2-5神经网络实例演示-
# A3 A- b+ Q/ a! `2-6正则化与激活函数* l$ F$ j8 n: }- J4 a# _
2-7drop-out
1 k& t, w) G2 I2 e2-8课后讨论
; v, T( [# ^6 e3 @, Z2 S: e3 i3-1tensorflow安装
# O* N ]4 N7 H5 K5 H1 b/ n6 R; Y; W3-2tensorflow基本套路1 O# s6 X3 J2 B# H! }0 M
3-3tensorflow常用操作0 v* Z6 L e" Q
3-4tensorflow实现线性回归
0 @- ^) r; m1 }7 K0 y4 L* d( y* [3-5tensorflow实现手写字体
3 c6 T9 h- E s. a( t1 |' k! g3-6参数初始化, k+ t# u; ?7 Y
3-7迭代完成训练& M- X0 y" r9 ]$ `# f' a% l3 f
3-8课后讨论0 G4 n0 l( g; Y: [
4-1卷积体征提取
6 R4 S: t1 [& O0 d( u. T" \4-2卷积计算流程- w7 d! ]9 ]( L# x: s" Z" {
4-3卷积层计算参数
% D. g9 E2 Y1 r( l4-4池化层操作9 s. }. X4 |6 _
4-5卷积网络整体架构: j P5 T6 _; ^* Q- z L
4-6经典网络架构- Y0 Q& G7 h* {1 {/ x4 ~
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ C4 K: K' i0 R# j7 M1 a- K5-2使用CNN训练mnist数
1 L, u4 j, f3 R7 j5-3卷积与池化操作* M2 C5 F- C% |5 O
5-4定义卷积网络计算流程
2 N/ W: T- c; E! A5-5完成迭代训练
2 k6 C1 B, l0 s1 _0 o4 s5-6验证码识别概述* D# y h( ~8 ^+ o! a$ m* ]+ n
5-7验证码识别流程 {& S& x# V- K* v6 L& p! G
6-1自然语言处理与深度学" Y9 k. I" Z% r/ m: Q* T( u
6-2语言模型
* {9 K6 L( @& K$ u6-3神经网络模型 J9 R4 M- Y8 w- H3 x
6-4CBOW模型
" k& Q& q2 ]: K6-5参数更新
2 p; [* G# |/ e( b2 e4 u6-6负采样模型( @! T N/ }, Z/ e I0 `7 u5 x
6-7案例：影评情感分类(数据; ^" ]8 g% W( ~7 Y0 I0 [
7-1基于词袋模型训练分类器4 A; P" d- E, i8 l
7-2准备word2vec输入数据, A1 C% F# R; M2 x! S
7-3使用gensim构建word2
6 F6 X4 j% ]7 ~" K- \3 g7-4tfidf原理
7 T! D3 T3 X% X. a7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) j& q$ `8 U1 H1 s: T6 p/ H3 \' Q9 G
7-6GAN网络结构定义7 Y; _9 D! X2 I' H, ^0 D" A B" k2 i
7-7 Gan迭代生成/ H% J& N+ K2 c$ d/ j
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）9 m' h6 l: T( k% T; F: I
7-9DCGAN网络细节
+ k3 J. m/ V# {; F. l8 Q5 h8-1 RNN网络架构, a& Z" i! C: h3 i: g6 g
8-2LSTM网络架构# g. _' |: b2 b- [) X
8-3案例：使用LSTM进行情0 s3 O0 {( Z8 h$ x
8-4情感数据集处理
4 Z5 c, e1 Q! I- c0 W+ a& E V# u8-5基于word2vec的LSTM模型# j$ H( t/ k }' t) V6 }6 t
8-6趣味网络串讲（数据代% j: j4 {, E8 Z% y
8-7课后讨论版+ h) g8 M A! @6 b! C6 Q
/ T M y8 S( D% c& j7 x- t
9 E+ o3 B; Z ~〖下载地址〗! o8 Y4 M* Q4 Z. g: {5 i% g
! h4 N: k) c1 K1 ^0 }0 X( B. z8 W〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗* T7 S6 c0 ]5 x- h- d
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