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〖课程介绍〗: b' X; @6 M+ M' T% 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# t7 Q6 p+ r G/ p
: _: h3 J4 m& L6 u' m) ?+ t
〖课程目录〗
- a) a) @8 U- H. i* t, h1-1课程概述与环境配置
0 e$ H0 V6 Z* Q0 b4 w* t1-2深度学习与人工智能概述
$ `$ F4 a* V, f7 Q' w) F2 Q1-3机器学习常规套路
/ k- Q1 l8 [" U# q0 J5 u' m3 R1-4K近邻与交叉验证
8 K, u; P) E$ W; Q1-5得分函数
* T# g; Z* \1 l7 K' d- ~+ Y1-6损失函数 U$ N: _9 n2 m [, P% U
1-7softmax分类器
9 K4 q8 V$ w- q1-8课后讨论与答疑
8 I" E: p. l+ v3 L2-1梯度下降原理-
* w. C. i4 G7 @2-2学习率的作用-
8 x6 R5 O6 \9 z& I* P& T( t2-3反向传播-
- I. U1 h( j. l+ J9 n5 s2-4神经网络基础架构-
% L9 B1 ^5 y( I8 ^8 B6 u2-5神经网络实例演示-
. [0 x8 u9 P6 f, j9 w2-6正则化与激活函数
8 I0 a( w% P% i# C) s% }! A3 B4 u; Z( v2-7drop-out* ]/ U7 Y- O5 _, U$ }! V+ {4 J$ P! i
2-8课后讨论
* t; T7 e+ N: r$ k1 @9 V% e3-1tensorflow安装
$ y. Y0 C) x3 m3-2tensorflow基本套路" \: J) Y" G' Q. A4 v" y
3-3tensorflow常用操作5 Z) V; Y8 A0 F
3-4tensorflow实现线性回归
" ?2 o+ N9 Y1 [2 ]3-5tensorflow实现手写字体$ B% f8 r0 S+ Z+ }6 J; h$ o; H
3-6参数初始化
0 ? U" m3 W$ ~' T$ ?3-7迭代完成训练
T7 p P. U% b+ s* j2 L3-8课后讨论+ @( X, Z# {- l. I" H8 i" y* V) M( b! w2 j
4-1卷积体征提取! u6 O1 e& @# b {# k3 y3 M% W7 F
4-2卷积计算流程
' l D/ e3 }. B0 |" D4 L4-3卷积层计算参数2 q( S5 i% l5 G& y- d3 g$ m
4-4池化层操作
0 r. q. ~' k$ y N$ i4-5卷积网络整体架构6 O6 g$ O8 k# i) G: N) ?
4-6经典网络架构
; N/ S3 u8 P" q% P; m5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, F: i4 Y4 P) w; B3 Y5-2使用CNN训练mnist数
q) T& p* y# K% I4 i8 r* v5-3卷积与池化操作) ?7 \. D4 U. B# M
5-4定义卷积网络计算流程
# c0 G u u1 W9 i5-5完成迭代训练2 D8 c8 T; f2 g
5-6验证码识别概述1 J# {- K( |1 Z4 W. E/ U/ b
5-7验证码识别流程
+ f4 F# C, I& e2 U9 [+ T9 o) E6-1自然语言处理与深度学
% w; J4 l$ U8 T6-2语言模型
/ b' i8 b2 x% I: S! V6-3神经网络模型
, J) v' ]) J- F" x" e+ w" V- g+ ~6-4CBOW模型; t4 M: `0 l! `
6-5参数更新- Q, d1 s) r& |
6-6负采样模型4 p+ h. x; U- ]% O& f
6-7案例：影评情感分类(数据; f% j; _* a+ e# N: e! @0 b
7-1基于词袋模型训练分类器
' E# M4 L# M3 \7-2准备word2vec输入数据' @) j3 m0 N6 ^5 c* M
7-3使用gensim构建word2
5 E/ p" O$ Q1 c1 A# n0 M7-4tfidf原理( y& g1 P: f2 v8 R! `4 t
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 I. c& |- ?9 e; q) E% r+ Z
7-6GAN网络结构定义6 g+ G2 t+ O# Y1 v2 _7 j
7-7 Gan迭代生成
3 F0 x+ { Z2 t/ w7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# f H4 ^+ p* M
7-9DCGAN网络细节7 w7 |+ a% U d# i6 s* c" r
8-1 RNN网络架构
8 s7 Z/ u F- h/ c' [8-2LSTM网络架构
* J: i* a* J7 g, T' e3 Y8-3案例：使用LSTM进行情
3 ^/ r6 x8 O2 R2 d# F: p5 {6 y8-4情感数据集处理
1 }/ y# Q$ |1 B! t0 c4 J" h8-5基于word2vec的LSTM模型
7 K6 \5 K5 D- t2 g8-6趣味网络串讲（数据代6 p* W- p0 ^7 Y! `
8-7课后讨论版
?( B% K/ D" p. H: I
9 G5 b: U1 Y& L% ?& `. V
& P- m4 t9 e0 C! o A |5 _, N〖下载地址〗. o. G- {: m: c9 ~
$ J! O; a4 c: J〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗% r+ ^1 _! {: ~: h" Q" }( y
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