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$ V' g, u* c5 j: Z( I〖课程介绍〗+ }. h: f Q0 p; o, D' I
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ }% M! N, h- c9 Z2 _: F0 C8 z, T- K5 O+ t
〖课程目录〗8 Z: ^: R) ^4 r5 x# z
1-1课程概述与环境配置
1 g8 b+ s6 r1 h& O( B% v I4 }1-2深度学习与人工智能概述
& C+ j4 v# f9 S2 N1-3机器学习常规套路/ L6 S, T2 q# b) Q: C
1-4K近邻与交叉验证
1 r3 r9 q9 g; Z w1-5得分函数
# _) b4 H/ h) U t4 Z' p1-6损失函数
: \! a8 v/ {$ q; k T) g1 M1-7softmax分类器
1 Y( N2 e- c1 B* \1-8课后讨论与答疑2 b4 s7 s2 c; K4 v4 Y& q! Z
2-1梯度下降原理-1 J, v# O! I" }
2-2学习率的作用-0 O P8 H& ~& K5 P1 R8 A# i4 T# M
2-3反向传播-
' v6 [8 V4 f0 F, H' c6 ^1 z2-4神经网络基础架构-
$ g s% v* `" c/ }$ U/ ~2-5神经网络实例演示-
. E9 O; w f- B' d2-6正则化与激活函数
" A8 M& x: e6 c$ U, e$ _2-7drop-out
( X8 T- u T. n% Z3 V2-8课后讨论
: R! j% P# S" m4 Z: P3 O- Z3-1tensorflow安装. F; X9 V; u" S2 D/ h( R
3-2tensorflow基本套路
- u; l. P+ L8 c; n3-3tensorflow常用操作
, F8 r" Q* U3 ?" {7 j. u$ D3-4tensorflow实现线性回归; N' T+ _; g1 t$ y# A4 c1 y: z
3-5tensorflow实现手写字体
+ V8 ^6 m0 C* \- k/ T0 \+ ^3-6参数初始化
4 f9 I$ f) e9 A& q0 l3-7迭代完成训练
1 E* c0 S- }& t# B8 C0 x' t3-8课后讨论
* t1 e8 Z) a7 z4 G& h4-1卷积体征提取2 |2 U" s f4 g6 o0 B# x/ X
4-2卷积计算流程
6 m9 N% B3 g6 A9 k9 ^, u4-3卷积层计算参数
. S$ |3 l4 b/ _8 P4-4池化层操作
/ ^+ n% J" M9 w! |4-5卷积网络整体架构
: C2 U& b, Z1 N* G! P7 p4-6经典网络架构
6 o% B \( m- U5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
6 J) B* ^) A/ o+ t7 N5-2使用CNN训练mnist数
5 p0 n9 O( P4 ~$ Y t0 W) j5-3卷积与池化操作/ ^, [$ }( T* s" g: f h; [- Q( \" m
5-4定义卷积网络计算流程0 }5 I, p+ J- s* R
5-5完成迭代训练/ u5 m) s$ @$ x
5-6验证码识别概述: V0 ~2 C* \' E( e9 s8 o
5-7验证码识别流程
7 l" m, ?: P: @. ? H6 n( W+ I1 s# M: D6-1自然语言处理与深度学
% ?2 {4 d- _* Q5 b( p s8 q) n8 {6-2语言模型
8 D' N: K" O' F2 I% R0 V& ^6-3神经网络模型
" m1 ~3 P- F( e6-4CBOW模型
, ]. ^3 @. s- B$ z8 U1 U5 [6-5参数更新
3 X) p: J4 S1 I) t0 L4 Y6-6负采样模型2 ^" S( L; [9 |' L5 i6 \& n
6-7案例：影评情感分类(数据" R7 Q* ]4 T. s1 q0 m- _
7-1基于词袋模型训练分类器, c. x% E6 }) o- O) H- Q, n. Z
7-2准备word2vec输入数据
* {2 p4 m. v# U& e- ~7-3使用gensim构建word2
( s. H" t9 G4 _- \8 P w7 S7-4tfidf原理! {/ p6 ^( w4 n0 c# p7 t9 P; h
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 \* J9 b0 {( X* y2 C9 g" o
7-6GAN网络结构定义" m6 y f! H( m) C; \+ F( s, I
7-7 Gan迭代生成) f D) m& o2 y2 k2 {( H4 [
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& u% |8 Z2 m# t. `' T2 h7-9DCGAN网络细节4 s; C- T- c$ O b
8-1 RNN网络架构; V' f' W2 K& {: {
8-2LSTM网络架构4 _: R4 R+ D! m- x& A
8-3案例：使用LSTM进行情
# _6 U3 q$ {+ w v8-4情感数据集处理
- c4 I: Y, O9 {) `% n9 |8-5基于word2vec的LSTM模型
! C& I: D% ^! k9 C, G, i* H8-6趣味网络串讲（数据代
" H2 r$ f. x9 y/ ~7 Q8-7课后讨论版
z- ]& ^; p' f0 @; X2 W$ H4 z; |, B/ q
3 b2 b& A! e H1 d$ M5 O# d/ Y
/ |9 \% |3 h. l/ R; J1 t1 b〖下载地址〗
, G8 n% y, N1 u4 Z
7 F. S# N0 p* X; i〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 A. W$ J$ T" S8 q3 ?/ \8 y; Y
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