7 Z; o1 I! V% i. K6 x: @
: r$ A3 I4 [, w5 b7 w& L0 T〖课程介绍〗: S9 a9 }% J+ _5 M4 }
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战4 ^, N5 y/ v( a. p3 u+ | A; j" y4 m
( c3 O. i! I/ K. w$ p+ i' F, r
〖课程目录〗
) E1 `* o1 n! c; }6 O1-1课程概述与环境配置
7 ]; V- q5 q: x" |, @1-2深度学习与人工智能概述% ~6 h0 U2 d0 P8 a8 p5 i/ w/ N8 L
1-3机器学习常规套路
' ^2 j/ A6 N; B# E3 ? Y1-4K近邻与交叉验证7 x5 t i, a! P% y0 G ]( T6 G8 h% Q
1-5得分函数7 F$ }2 T. Q; v% B1 V2 | O' p
1-6损失函数8 k4 Q/ U% W1 p* ]1 }( V) B% N
1-7softmax分类器
2 `6 F% g/ [* _- ~) G1-8课后讨论与答疑
( T7 |' l4 f$ R& ^+ I7 q2-1梯度下降原理-
/ k, D" U) {4 T1 d$ B+ G2-2学习率的作用-
* K3 Q2 G8 y* Q; F- i2-3反向传播-. J V% `8 b: C4 G8 b
2-4神经网络基础架构-
/ V& U7 _6 k: {/ S, o5 d, \0 ~2-5神经网络实例演示-7 W& H" i4 J( F. i" @; O& G1 h
2-6正则化与激活函数. c# u7 I4 d9 Z8 P* U
2-7drop-out
, U- w+ t/ H) }# K+ O2 l3 G2-8课后讨论
|6 L7 B1 b% f& Q$ s- @+ F+ ~3-1tensorflow安装3 V' j0 N7 E( Q$ F6 x- y* `# c* v
3-2tensorflow基本套路4 t; k0 a% R6 C) x
3-3tensorflow常用操作
9 B/ {" y" E8 P. W, G) n s1 ]3-4tensorflow实现线性回归- n1 c$ | Y! [: C# I0 t2 I
3-5tensorflow实现手写字体1 q' H) s! B! \0 ]
3-6参数初始化8 ] n2 |: Z- F: Y* e
3-7迭代完成训练
( k' \3 h0 Y) R' h3 _7 U7 |5 N3-8课后讨论% a- \- Q& ]6 v" c$ E
4-1卷积体征提取8 I! G$ f. Z* n6 r$ d
4-2卷积计算流程8 d% l1 |+ L% M: {' `
4-3卷积层计算参数/ t7 V6 M, M7 j3 I
4-4池化层操作; s" ?$ k. p' A% s0 S% F
4-5卷积网络整体架构! G8 v+ k }2 [6 Q6 y% r
4-6经典网络架构3 }& t# w* |8 K& d
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 [7 {6 b2 ~/ v! Y5-2使用CNN训练mnist数, I9 ?) B) y' g( d& ^% P. [
5-3卷积与池化操作) ~# |; a9 u- s8 { }
5-4定义卷积网络计算流程- L$ f% @+ q! n/ Y
5-5完成迭代训练0 v1 X' v& g/ n
5-6验证码识别概述+ Z' g% `8 |2 t$ o
5-7验证码识别流程
2 e. S# }5 R# q# q6-1自然语言处理与深度学
: T: A6 Q! x! P6-2语言模型
1 R1 x d& |8 P* l6 X6-3神经网络模型& U1 L0 o) G9 T* f9 s- x
6-4CBOW模型. ~3 ~; [- D! {
6-5参数更新
& ~( x: c$ M/ d! f6-6负采样模型
! D) S& l* x1 O& A5 p$ E6-7案例：影评情感分类(数据
8 O* D h! R# G" J7-1基于词袋模型训练分类器
! x- i8 Z" b6 x7 o: U4 H! G) V: S+ q7-2准备word2vec输入数据! w H. j/ s9 ]5 e
7-3使用gensim构建word2
) b* T. K2 J. u. n7-4tfidf原理
& `- C, }' g' ~- ^8 P3 j6 b7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 C1 z$ ]" J% r7-6GAN网络结构定义. ]7 P& `5 V" I
7-7 Gan迭代生成2 ]" [. _& o/ A$ S+ P: r9 @
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' m' H* f- e1 F) m9 _
7-9DCGAN网络细节 C0 ]! ~3 J2 C+ b* K8 S% b
8-1 RNN网络架构' Z# x# F8 h. S
8-2LSTM网络架构
# l7 O6 c( Y8 A" j7 ?5 D7 q1 j( O8-3案例：使用LSTM进行情
4 u' o" ~: J) t* |! U' L$ Y$ M8-4情感数据集处理
+ ?1 D; U. I8 }4 j0 ?8-5基于word2vec的LSTM模型; V- Q: E5 B% ~& X, {3 Z/ v. u
8-6趣味网络串讲（数据代% x0 f4 G! D$ g* D8 N% x4 N f9 D L
8-7课后讨论版# Z' @6 g* V3 C' m
( x' G% ]" V) A" S
7 N7 U9 W, R0 Y3 }3 d〖下载地址〗
( l/ D) [* M9 g1 m7 G& _, ?
, p% u2 }, x `〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗" c# l5 b2 P% M" `) O" B- R
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