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. ]' i3 T/ d; k3 S8 D# y0 e
〖课程介绍〗
* c2 D2 Q2 q2 y2 b1 u5 {此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
2 t! N- K1 ~# Y4 d2 R3 j( _7 n, r d
〖课程目录〗% j9 c( ~3 N( v7 t2 S
1-1课程概述与环境配置) X$ a, F$ P: S6 W7 Q4 |; P
1-2深度学习与人工智能概述
/ t) k% r7 c9 [2 u7 u1 r1-3机器学习常规套路
0 B2 {& l) y$ f/ y3 O6 X; E# U1-4K近邻与交叉验证* k( F0 e0 n1 G
1-5得分函数
( w, w. H, W) p( j5 b1-6损失函数
% k1 D% s, {& L9 g' P5 V1-7softmax分类器
+ N5 `) U6 [ L( ?& U% K, `" a1-8课后讨论与答疑
; o5 I z) X5 ^( o2-1梯度下降原理-
4 Y7 J' }6 `7 H; ~9 Y& j. ^) {4 A* F7 B$ X; _2-2学习率的作用-
& n; T6 c) T$ D5 b2 S) J2-3反向传播-. O, e9 ^. b4 t
2-4神经网络基础架构-
- l1 V' Q, k# m2-5神经网络实例演示-: U7 G; q# d/ W3 F1 ~4 m
2-6正则化与激活函数: s, g3 j) P, H2 R
2-7drop-out$ b/ y0 ^9 R( F3 |9 w( s0 M7 P
2-8课后讨论, q* i5 g4 K7 [8 R4 r2 \
3-1tensorflow安装
! Q" n: Z0 i- f2 f3-2tensorflow基本套路
z+ U6 J1 N! B0 `1 r$ e3-3tensorflow常用操作* D( @' t7 ]1 J: y% C! b, ]% F
3-4tensorflow实现线性回归4 I! d$ Y7 z- t; G2 t% P
3-5tensorflow实现手写字体
5 A/ e3 r1 d7 M# t7 R" k# z8 g3-6参数初始化0 ]- @ W5 A) Y! Y. X% ~! ^
3-7迭代完成训练
* y* \8 h O0 V4 |8 P3-8课后讨论
* ` V4 U" P( b& M! b5 v4-1卷积体征提取" p: m l" E4 r5 F7 m) A
4-2卷积计算流程# h( D3 \, k: t# ~8 Z& ?0 j8 _
4-3卷积层计算参数
% k4 d& \2 `# K8 E {; E- D4-4池化层操作
8 x; w: R) R0 ~$ C: ~1 Q/ c4-5卷积网络整体架构- `% y2 ^, U2 c( w
4-6经典网络架构, M& Z3 x; Q% B' X" A
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, {3 d2 |, j- w9 O/ V$ y
5-2使用CNN训练mnist数
A S3 j0 T6 c* B) `1 z9 h5-3卷积与池化操作
! z- h2 `6 o+ `% B: }2 o" ~5-4定义卷积网络计算流程9 G8 J$ Y5 M3 v7 u
5-5完成迭代训练, ?5 \1 f* H% g$ ` |3 ?
5-6验证码识别概述: s" E# p0 E7 X/ c( ~# v% R1 k2 M
5-7验证码识别流程) r$ b. g; ^8 _. `7 H. N" z
6-1自然语言处理与深度学- W- z% G9 y7 `( M1 F ~7 S
6-2语言模型1 ]% X9 [# R0 m
6-3神经网络模型
& P: m7 u7 t1 j4 G2 v6-4CBOW模型
1 B4 P. d4 m2 v. q. ]6-5参数更新6 e2 x6 d. b& p" {' {% O
6-6负采样模型
0 S7 D: n6 b, q# U) `6-7案例：影评情感分类(数据. t1 [" s9 Z; B
7-1基于词袋模型训练分类器
/ x; q: n) C7 L0 t. `7-2准备word2vec输入数据3 i% h3 A; D" k
7-3使用gensim构建word2. N- {' u4 h2 ?& }6 P4 [6 B. B
7-4tfidf原理7 J% x; o& w- U1 \1 |" Z9 Z0 P
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
% Y7 v3 l! O% `/ r2 d; G; D7-6GAN网络结构定义
7 g7 H" ?! R: z. ^" n7-7 Gan迭代生成7 z; t( f+ \6 x
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）: @2 @7 t# Y# T: [8 T4 u
7-9DCGAN网络细节3 [. h5 e& V" w/ t3 ?$ k$ i% J
8-1 RNN网络架构
* q L. ]! e6 x8-2LSTM网络架构0 }6 \) ?3 c1 [0 Q5 O3 v
8-3案例：使用LSTM进行情
/ {( x. p6 x7 e6 P8-4情感数据集处理
a2 o! b4 d H8-5基于word2vec的LSTM模型2 S( x' L, r2 ]- W' e
8-6趣味网络串讲（数据代$ Q5 c2 y. V. @& K B
8-7课后讨论版; z0 G6 z0 Z# @: i2 _ k$ e1 {
2 N6 w0 c" L3 n) H% e0 ^
% z+ D& t q$ ?# X: _6 s〖下载地址〗
( s% Y' Y9 Z/ M# ~
" M# f) [) J! ?: Q1 H. r3 @〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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