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z! m& F) Q+ B. j2 j9 b〖课程介绍〗; r( C; z' H& F6 l: `% W7 j+ Y
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# N! R8 B8 ~6 ]8 L$ g6 Y# z& }* |
) D4 j* U0 A. |" v0 M, [〖课程目录〗* f! [) W- g& s8 k/ F
1-1课程概述与环境配置5 }) _: H7 o5 C- i$ _1 h
1-2深度学习与人工智能概述# D9 Q _0 r% \/ @* v5 x6 W
1-3机器学习常规套路$ H8 @# F+ W2 Z v0 U3 D! P9 L
1-4K近邻与交叉验证& H9 L! M( l* g& g; q& H2 {# R
1-5得分函数 ]' o8 a8 r* v Y( ~, }* v
1-6损失函数, |! b- x3 c$ V2 U: L( r# i
1-7softmax分类器* O* S) K& V! x: J# w
1-8课后讨论与答疑6 k2 h4 P2 B1 N+ S3 o, A
2-1梯度下降原理-
9 Y& \; [/ p7 s2-2学习率的作用-
# H8 Z+ `/ K Z2-3反向传播-
7 T" Z. k7 }9 W% g2-4神经网络基础架构-
* n2 a7 C& j- l2 K8 y6 k. A2-5神经网络实例演示-1 G( l$ m8 I( K3 b* J" D" o" q+ \2 R* t+ l
2-6正则化与激活函数
2 W n3 z3 I% `2-7drop-out& m6 x# c- P5 _' w* R/ d! v3 f+ s# h( C1 [
2-8课后讨论* K0 R4 |% ~# p6 A
3-1tensorflow安装6 c, A8 m, J0 @& ?8 {
3-2tensorflow基本套路0 w! \8 f9 f" o' x
3-3tensorflow常用操作
. \9 z% z2 P% `, X$ P3-4tensorflow实现线性回归
/ q8 l- G8 |6 k3-5tensorflow实现手写字体& f J$ w+ m3 y
3-6参数初始化
9 d* T$ S, I. [0 X1 ?' r3-7迭代完成训练
0 g# H8 X- ^1 z- H, l3-8课后讨论" O, L b% P+ R7 ^; ]
4-1卷积体征提取1 b: Y% Z5 \+ h8 x* d0 I
4-2卷积计算流程9 X0 ~9 {3 W& _( O1 w! o
4-3卷积层计算参数. u- f0 i p$ ~/ _1 ]) J
4-4池化层操作
5 _" V$ y8 l7 X3 t3 K4-5卷积网络整体架构4 }' R! v6 l4 t( Q6 H6 r
4-6经典网络架构; f! g1 [* d3 d- U% ?1 ~' F
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ X5 Q0 a1 [' G0 q6 o; W; B2 m! @5 L
5-2使用CNN训练mnist数, Z8 S7 M/ M0 \% p. y* F; w% H
5-3卷积与池化操作
s7 Q# u# d& o. {& m, G3 F5-4定义卷积网络计算流程
9 B! X4 a O2 d" j4 g: t5-5完成迭代训练
8 |; l9 l, c# h, H5-6验证码识别概述
# V4 n% ^4 Q+ ~ U: d5-7验证码识别流程
: \5 ~8 _% ?5 |+ r/ Z' y! b0 G6-1自然语言处理与深度学
3 A# D0 B- B9 c2 j6-2语言模型
4 t% x. F2 F ^6 W) ~8 N6 m5 z# ?; I6-3神经网络模型( B5 T* ?2 J1 A' P
6-4CBOW模型) O( M2 @+ W0 A1 W2 c
6-5参数更新
: s/ n3 V5 C* P, e, H6-6负采样模型
$ K0 y0 y$ G# h$ s. c4 p% Y- v6-7案例：影评情感分类(数据) D+ H7 \0 V) w9 ~- c3 W* f. @
7-1基于词袋模型训练分类器, W4 J' V1 G+ G1 B2 s3 X
7-2准备word2vec输入数据$ L9 n* F' y' e. n
7-3使用gensim构建word2
+ u7 a" g! f+ s7 I' k$ @; ?# b; ]# ~3 ^7-4tfidf原理
, j8 s, z8 M% ~ L6 Q' j7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
+ G) B3 w: [/ G+ _9 _* E5 {! c7-6GAN网络结构定义+ @9 q) J. F- ~! Q" i/ {( {
7-7 Gan迭代生成
( A, l1 y/ x/ G3 T I% T% u7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 U$ Y1 b" ~8 P( `5 o7 b
7-9DCGAN网络细节+ x }+ A3 ?0 X) U' h$ \$ r5 o
8-1 RNN网络架构, T& Z, \" h7 O* E
8-2LSTM网络架构
2 t7 s( e8 f% p* c* L7 N* R% X' _+ [8-3案例：使用LSTM进行情; A8 I9 i6 Z) }- [$ X* o6 L) a, h
8-4情感数据集处理- B4 M! `5 {' L& s8 E! k
8-5基于word2vec的LSTM模型
8 Z9 u9 I( a8 h8 I& w- f3 Q8-6趣味网络串讲（数据代# _ O1 O7 f; R* y/ _ K/ k, o
8-7课后讨论版
7 @9 t' m$ K( j# P) v1 e
v5 B% i6 B/ J% g5 E
8 I. J7 P- |5 g* h〖下载地址〗8 l N% x- Q+ n8 ]; A
: _; N# d: Y/ M: _〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗1 @4 U! l' c6 {. p+ g0 S: M
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