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! d& ~) z- d! O% s$ R7 r- b6 f
〖课程介绍〗# X9 u, V: f4 i% H$ K! F" ~& s
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
/ s" U6 w `; U+ n4 j* c0 g# Q, {+ B9 a4 g. s# u& `$ s
〖课程目录〗4 ]+ T! F9 U9 Q/ o( h6 R9 X# w. l
1-1课程概述与环境配置
& y3 q5 N6 R/ K1-2深度学习与人工智能概述5 t$ M: ?) Z! E* D9 J- W- c
1-3机器学习常规套路& x- K+ H0 P& Y$ ^, c) k+ p* A k/ G
1-4K近邻与交叉验证/ J x1 ^- e, e/ O3 H6 \
1-5得分函数
9 p" \, E$ w l1-6损失函数
' F) \1 p5 d) B% H1-7softmax分类器. y# R$ ^2 a) k! E3 W% w
1-8课后讨论与答疑
( z2 Z; G# n) u) ?3 k9 V6 I2-1梯度下降原理-* I( S( p/ h, N3 K& s
2-2学习率的作用-+ d8 H6 X1 W+ C% @2 t5 Z
2-3反向传播-
2 R' s& p# n6 O* k5 W& F' p2-4神经网络基础架构-
, F0 z4 O) \9 J2-5神经网络实例演示-
/ Y+ b/ i3 K1 |# U7 k2-6正则化与激活函数
0 {5 I! }# t* _, T) T2-7drop-out
$ P+ l) o7 m3 D. @' w& o. C0 w2-8课后讨论
% `* S3 {7 E; i. q% S6 @3-1tensorflow安装/ ~$ g1 F0 K0 W$ Y; z" c
3-2tensorflow基本套路
; o! u0 `. j6 f2 E6 G3-3tensorflow常用操作9 |5 Q9 P; `( {1 D& T$ E
3-4tensorflow实现线性回归4 H# ^" {4 {8 X+ H9 W1 y
3-5tensorflow实现手写字体! U3 v S: U. L) O% M
3-6参数初始化7 v) G8 W4 }- r8 a3 x0 F
3-7迭代完成训练
( \1 g: P8 T1 b {+ X/ q& a3-8课后讨论8 k9 h- a7 p* a* h' S" e1 p
4-1卷积体征提取
( V( D: ?# C8 I. c5 ?' }6 w" \4-2卷积计算流程* j) z" b* r1 C" L8 p6 x
4-3卷积层计算参数
1 r, B0 O3 [ J3 }, O- I4-4池化层操作
# U( M9 T3 }& m' J" }4-5卷积网络整体架构
- Q, O& p: K9 D& t# D6 V, f4-6经典网络架构' d @( m9 C6 E, m/ o6 f
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ s8 C7 g9 y" u* m) y( c- f5-2使用CNN训练mnist数, B$ q% x' d( j6 L1 M) L& G
5-3卷积与池化操作
; T' \1 _6 w1 M. {3 E5-4定义卷积网络计算流程9 B7 v v/ K u2 B) I
5-5完成迭代训练
% w" ~" N, A2 x) D5-6验证码识别概述7 j: W+ _& `3 G2 q% {) N* w
5-7验证码识别流程 V, |$ [; M+ Z
6-1自然语言处理与深度学4 v+ g' F% d6 S4 c: m0 }9 K
6-2语言模型% A, H4 Q' H6 i! D
6-3神经网络模型2 B$ k4 Y6 j7 F1 J7 r8 R. ]# l1 F: i
6-4CBOW模型9 v# F& B" h8 U0 [( O
6-5参数更新$ L4 s2 [& Q; U1 W
6-6负采样模型
5 H& x: d8 a6 y( ?2 @8 [/ R1 J7 T6-7案例：影评情感分类(数据
. w# L8 I; {4 F. W1 x1 q, X7-1基于词袋模型训练分类器
( z6 }8 ~. @7 W$ {- j- c7-2准备word2vec输入数据$ ?7 L. M6 F Y' L& M, U' ?9 u
7-3使用gensim构建word27 Z; ?, F! R( t/ h- K1 H& X7 n% V
7-4tfidf原理
( l* h6 L& [$ J) z7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 s8 ~# N: k" ?( E' T: A9 L
7-6GAN网络结构定义3 P/ H) [. z+ x) m4 [1 o
7-7 Gan迭代生成* t. C5 H H3 S( i7 _3 q& U; D
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ x9 L4 Y; c8 ?7 L7 v" y. o
7-9DCGAN网络细节
U3 i2 F+ m) B9 O& o8-1 RNN网络架构
% w5 ^1 [9 u. M) R4 Q: i& ~& t8-2LSTM网络架构/ U" w$ w0 a' W9 }/ S
8-3案例：使用LSTM进行情# z3 F% F; p1 E, I
8-4情感数据集处理
2 m k" |; X7 ^+ ^8-5基于word2vec的LSTM模型* w7 c/ }! g ]. s: g
8-6趣味网络串讲（数据代# m) n/ o" s5 Q( n. U7 K7 c
8-7课后讨论版
& e/ m6 @0 ~5 M3 I% Q6 p7 o; b5 ?& R
; p% t0 r0 S% O* }〖下载地址〗& C' J7 Q' w$ Q+ ^3 z" r2 _. [
m! `" L' q, @' s5 o〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 x; h+ Y4 q$ f! `* i6 `* |
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