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) O& F2 ]* l$ `7 x
〖课程介绍〗
5 u# P( b& m; q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
" ^0 e( y; o9 z. y8 |
2 y. n( r6 j. P# Y! J" h( E0 R〖课程目录〗
% y( o7 V, a& c' N ]1-1课程概述与环境配置
1 C2 e: A6 h' J- q. r1-2深度学习与人工智能概述, L; W0 t8 m Z( @) G" C7 ]
1-3机器学习常规套路& l. r4 a, s0 m, Y8 ?, l% w2 Y" J& V
1-4K近邻与交叉验证
* C. U( p" a. v' l J1-5得分函数
4 N5 ~+ C. J+ C1-6损失函数8 _8 U( i4 S: \* J0 y1 X! f
1-7softmax分类器
6 A: w# I7 y/ K1 t1-8课后讨论与答疑
* |+ q ^. P9 Q7 {2-1梯度下降原理-- T$ K( _# y2 C# C+ K$ S7 H
2-2学习率的作用-
! E0 f& E* H, n2 j; S8 O9 L2-3反向传播-3 ^# p C! x' g! y m$ d
2-4神经网络基础架构-# d/ _6 ?* P) i
2-5神经网络实例演示-
+ L9 H+ n ]/ Y: a! K% u: B, A2-6正则化与激活函数
+ _, i, b0 u8 z: u' S. q5 z2-7drop-out
7 s( B3 m' L- h0 p! y% W6 x5 _- Q2-8课后讨论) P( b9 u7 {4 b6 l% K2 L
3-1tensorflow安装
5 K* |7 {0 A- O0 z# M \3-2tensorflow基本套路# Z+ l+ m' X) ^$ ^
3-3tensorflow常用操作
2 n0 ?" ^7 h. y3-4tensorflow实现线性回归
I8 h, f% ~' R2 w3-5tensorflow实现手写字体
* o2 O& G4 s( U: G4 A7 e3-6参数初始化
! y6 R2 c" j4 f- B+ A' g3-7迭代完成训练7 }9 p0 {4 d; f# } M t" `. w/ Q
3-8课后讨论8 ~' ?4 Q/ w4 Q+ @ r
4-1卷积体征提取
}8 [8 z6 Q" k4-2卷积计算流程! _) M$ F* s. _' z- ~
4-3卷积层计算参数
6 _6 Z0 q" b7 e( \0 K3 o* P! H2 K4-4池化层操作
/ Q; Y4 B/ u2 s4 t4-5卷积网络整体架构' f! M" e m U3 H7 v6 U
4-6经典网络架构
* @* b* ]; J% q: N7 N5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; a) D8 }/ S$ U2 w5 N4 l3 Q& s5-2使用CNN训练mnist数
' D4 V9 t1 m9 N5-3卷积与池化操作) F+ d4 h$ R9 C; y) \) ]# \
5-4定义卷积网络计算流程, K8 N. z: `, U. N6 B: H/ g5 m1 z
5-5完成迭代训练; h) d C) @. M _; R% |
5-6验证码识别概述
0 K1 j+ R$ P; p; d, |$ k5-7验证码识别流程5 i3 f/ g4 g' S# `
6-1自然语言处理与深度学+ K2 W8 b# _* \3 x r
6-2语言模型
, v! j* a$ }/ W0 ~6 O+ }6-3神经网络模型# A7 S1 w5 E7 A- O
6-4CBOW模型$ j" E3 C" Y6 J5 o1 D$ h" q
6-5参数更新
- \; s% ~' @4 R. a6-6负采样模型9 G0 u+ Q2 Z4 J
6-7案例：影评情感分类(数据
, }& F3 p. u$ Q5 Y, ~8 G7-1基于词袋模型训练分类器3 i& k) }6 Q2 W) K
7-2准备word2vec输入数据
" g* L9 m3 I7 C) _7-3使用gensim构建word2, T9 u2 z& K. F
7-4tfidf原理6 j/ M4 `2 B+ _' S: Q
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); u7 W# F/ q& ]" H
7-6GAN网络结构定义+ O3 C$ n' s, Z9 M- |
7-7 Gan迭代生成; S1 j# c5 [% B4 r* K( W" \
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） y1 T, H/ Q T; ?
7-9DCGAN网络细节
3 X( G3 C6 X& u8-1 RNN网络架构
' a* r+ q1 N& C- k1 k8-2LSTM网络架构
7 a2 J* J8 M `8 d+ s# m5 L' B8-3案例：使用LSTM进行情* }4 S2 U [$ u2 m! ?
8-4情感数据集处理6 `$ c5 j1 |- d* K
8-5基于word2vec的LSTM模型' c# \9 J( T+ x# }- C
8-6趣味网络串讲（数据代1 h- g. H* z# q- m6 ]& {5 }4 M
8-7课后讨论版
, l/ Y# ] T& Q9 L; n
/ u6 P/ G* m, d8 C& n
) h3 R0 f) ]- b! R/ K& o( E〖下载地址〗: f/ c$ l' m' f+ A( t
- K% w) U0 ]# I〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗8 w) L; L7 ?7 H- I( z3 x
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