m7 j% E$ X! ]$ U# l8 f; ^6 W( G [3 h0 w9 K8 d- g0 N
〖课程介绍〗
/ ~2 q2 j4 R6 m此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
* B( h& s; g5 I8 T# i0 |! m0 t( h
〖课程目录〗
+ f+ r) x8 P7 e# |& Y' r' A1-1课程概述与环境配置9 f5 K: j+ Q- }2 L
1-2深度学习与人工智能概述
' E- ^9 g$ q9 V3 E i1-3机器学习常规套路' d8 e [0 Z8 e& F" ^$ }
1-4K近邻与交叉验证
; w! k, B6 P- m2 D, N5 {7 O9 u2 T1-5得分函数
/ V7 D/ C! d% N1-6损失函数
+ {( E, P0 O: X/ P$ o1-7softmax分类器9 ?2 M5 b3 Y! B: a2 L) v
1-8课后讨论与答疑9 ?% z2 [1 K: E
2-1梯度下降原理-
6 S5 o u9 L9 z4 Q4 t# `+ h: y2-2学习率的作用-4 T7 R" ^9 ]& s! [3 E) u7 o
2-3反向传播-9 w1 s) a' y* A
2-4神经网络基础架构-1 K! b# ~/ z( ?: q+ j
2-5神经网络实例演示-
* J& J5 \. r/ o; _2-6正则化与激活函数3 u% G# W8 Z+ f( D
2-7drop-out
; y$ |- |0 _4 y) B3 U2-8课后讨论& A0 t# _. f; ^9 j
3-1tensorflow安装
- t Z6 A8 d* z* d0 e' y7 t3-2tensorflow基本套路
6 d3 S/ ?, A+ }$ E& x( S, }3-3tensorflow常用操作0 {. B+ i( z4 F
3-4tensorflow实现线性回归- p0 m' n( ?6 _
3-5tensorflow实现手写字体2 I, v8 A8 N' g" a
3-6参数初始化! ~9 ?' L8 T$ K' W8 s) y* E
3-7迭代完成训练& j! p5 S1 S3 ]- O
3-8课后讨论
$ k6 d6 \- j% ]- L6 W! \4-1卷积体征提取
2 \% V% {! m4 n$ i# H+ t) m* h7 z! o4-2卷积计算流程
4 O$ k: K3 j; U# ]4-3卷积层计算参数6 V; k! i4 U2 r, K- B9 @. J+ S: v
4-4池化层操作# l* o3 r% |* T2 y! n8 k. J' W
4-5卷积网络整体架构! L7 j: ?. _2 F$ v: {- S! x- J
4-6经典网络架构: \% Q# y- y& n. Z* \+ R& ~
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）* Y4 M, d+ b- l& J/ ~
5-2使用CNN训练mnist数2 @5 s+ g) [5 F$ j
5-3卷积与池化操作
; Z8 L5 O6 t- n4 {: |! l! Y2 k5-4定义卷积网络计算流程
0 l7 n4 z" D. e+ s5 g5-5完成迭代训练( r6 l4 }$ o6 x8 f5 \, P) Z) j/ @. d- Z
5-6验证码识别概述. {- g/ y/ E, w. v2 l X0 F
5-7验证码识别流程. U) N& i! Y( ^+ N* b2 E
6-1自然语言处理与深度学: S5 H6 ?# f& q/ G+ d* D l/ ?% V
6-2语言模型- O. N3 Y$ p) o& J6 }0 ?
6-3神经网络模型* ]/ `+ ?' A( B, d; T- A
6-4CBOW模型" J7 X$ x8 a: ]$ B( y6 {, |7 w$ h
6-5参数更新
4 i4 s" D4 ] z5 ~6-6负采样模型7 T( a) l6 h1 P/ F7 }( q- ?
6-7案例：影评情感分类(数据* W4 M! R( q0 H5 ~0 M: {
7-1基于词袋模型训练分类器
$ H/ [4 f9 r8 O$ V7-2准备word2vec输入数据, ~4 N. p @& d8 _& S; t0 ^
7-3使用gensim构建word2
$ A- `+ n3 N3 u; Q! J' n: A7-4tfidf原理' l1 e, u2 w" a% b& w& v
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); G* R- S. S8 v
7-6GAN网络结构定义1 ~0 B ~2 M; ]+ ]3 @' f+ e
7-7 Gan迭代生成
/ w4 E- }$ n7 ?, i7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% H4 e. @4 \) U& y# @8 s
7-9DCGAN网络细节
) V7 ^" J% G/ P6 F8-1 RNN网络架构( ?2 F; H, L$ Y8 Q* q+ X; a
8-2LSTM网络架构
* F8 ~0 i, D, q k9 m S8-3案例：使用LSTM进行情
& o' M/ m( o5 {8 P7 c8-4情感数据集处理( S, A! [1 ?! K+ j% @7 z
8-5基于word2vec的LSTM模型
$ B7 m8 z; F+ x6 d8-6趣味网络串讲（数据代
# `0 i" ]2 Y1 J. w8 t; Q8-7课后讨论版
8 [+ ?. _5 [7 H" o
7 f7 d, U: P* p2 A& N( B& x
: r7 v: f2 |. f9 o( `% r) B〖下载地址〗
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4 N3 p* `6 N6 L6 `# M〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, O* X/ E+ X$ y" S9 Z, e
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