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6 K2 m) I6 \: Q4 i
〖课程介绍〗
; H% G+ s: o* r- X" F此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 {* j8 J+ e% ~
1 J; \1 B9 {2 d% \
〖课程目录〗
* [: E0 W$ O6 \1-1课程概述与环境配置
+ h, @' c, W+ z& z2 z1-2深度学习与人工智能概述
2 x9 H+ \' j, ?$ e8 w+ j' H1-3机器学习常规套路
2 L+ l3 n$ T0 P) u7 L1-4K近邻与交叉验证% H! z$ I( k1 M. p
1-5得分函数1 g8 f' a/ O. K
1-6损失函数8 Y% w4 U) U) ^+ E
1-7softmax分类器2 D3 O4 [% ?, t; C, j( p2 R
1-8课后讨论与答疑) J. T. ?: E+ \. w& D
2-1梯度下降原理-9 q. x# Z+ i. }% W
2-2学习率的作用-3 g* q! c$ t! i9 D! [4 J2 P
2-3反向传播-$ m: w! n; n S8 T% [
2-4神经网络基础架构-
4 I- T6 @8 z3 g9 H2-5神经网络实例演示-
& N8 N. F* y2 D9 |2-6正则化与激活函数) r- `* S W. \- p7 O% z( |
2-7drop-out" {/ T2 E& O) {- M1 I, V
2-8课后讨论
% y9 S& Y& b. _7 i3-1tensorflow安装
* m0 z) ]; s2 C" |, u3-2tensorflow基本套路
2 x# c( `2 O! y3 W3-3tensorflow常用操作2 T0 Q5 N. h& `9 j
3-4tensorflow实现线性回归
( c* T/ c% Y& U3 ~) W/ y& A3-5tensorflow实现手写字体
+ V \$ r3 z7 S! S6 A5 f8 B4 ^3-6参数初始化
: ~2 L' A# P% E- P3-7迭代完成训练
k4 U! Q: g, E! _4 [/ n3-8课后讨论
6 x9 _4 r& ^& e9 s/ K7 [4-1卷积体征提取" z3 J& Q5 K3 W/ C" ?( L
4-2卷积计算流程) _& c/ }5 q- ^& b
4-3卷积层计算参数" ~ O1 f2 E1 z0 z% O
4-4池化层操作
5 [( v1 U9 \1 M6 Y0 E9 o2 y1 v4-5卷积网络整体架构
8 i; W8 s* p+ z5 S h7 u' x, I4-6经典网络架构
4 d% d. h+ w! { @2 c; w; }; k5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 u* ]: j% v8 j$ o5 F7 t
5-2使用CNN训练mnist数# ]7 N( {; Z# M
5-3卷积与池化操作
5 H7 W4 [" \$ ^! N5-4定义卷积网络计算流程- q( [2 W8 H% d+ r
5-5完成迭代训练
( } H+ V- c1 V3 f5-6验证码识别概述
) T) C* L8 f) a! [+ A/ g, V9 \0 l$ A5-7验证码识别流程
% Q, d, u& W" p& V* G6-1自然语言处理与深度学
! i$ V V* `1 ]! h6-2语言模型. p- s3 w4 Q9 F& x3 f ^
6-3神经网络模型" v7 f* o! I% p# h
6-4CBOW模型
' G, u1 V) Z E, O" ~, [, b6-5参数更新
9 S, d- m1 Y) U4 i/ o/ O6-6负采样模型4 \7 m1 K. ]" V. z; x: L: ^
6-7案例：影评情感分类(数据 M- S* n2 c% Z1 ]
7-1基于词袋模型训练分类器+ o+ ~) R8 j, C
7-2准备word2vec输入数据
6 J, c: `7 G0 X% b# ~1 ]7-3使用gensim构建word2% M. ?3 q2 P' p
7-4tfidf原理
$ `8 a3 n0 [" H2 ?7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" p7 S( q E/ [7-6GAN网络结构定义6 h+ u: C2 S. t
7-7 Gan迭代生成
# U& }9 L+ C& E7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 ]) A9 Q/ d: |. q7-9DCGAN网络细节
+ Y5 n* d3 a$ \" @# f8-1 RNN网络架构( l" n/ i$ D; ^& W
8-2LSTM网络架构) {/ F' M% h" C& P0 v
8-3案例：使用LSTM进行情
! n. i2 U' a& S8-4情感数据集处理
7 o; n9 J, G8 m1 Q+ r0 C" w8-5基于word2vec的LSTM模型 w7 L% c3 k; e# q
8-6趣味网络串讲（数据代: H3 O( Q& q* B0 M0 d& }5 ]0 l
8-7课后讨论版
) W9 V/ I y+ I% ?* t" ~ A
5 Y& q( D+ j- s* l, M& R* J: y/ B4 d7 D' k9 c( x0 S
〖下载地址〗* W3 p" l1 h# T0 I0 S
$ v' R% d# R1 h& K5 M〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& N7 h- k" _1 _% O: {! U
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