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4 z. j+ R* W5 [+ Y* U
〖课程介绍〗5 a9 V$ o0 C% H* }; o
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) d0 [0 ]: G2 p1 t# G- u7 H
1 D+ Y8 W; [7 G0 p# z/ J8 @: u$ i〖课程目录〗" H3 Z2 y8 N1 a8 [8 \5 Z4 h5 X" |( X0 }
1-1课程概述与环境配置
0 O1 X/ u1 \3 H+ R) Y1-2深度学习与人工智能概述
9 G# C6 e5 } }' T f1-3机器学习常规套路+ g6 O% h5 M1 J! r
1-4K近邻与交叉验证
1 L. P0 B2 D7 f+ M4 \; X0 P, L3 b1-5得分函数
) X/ K% h) d0 `( ~; t! T( Y1-6损失函数# _" O. t# ]1 Z1 |$ F3 C3 t
1-7softmax分类器
6 S0 x2 Z# q- W$ M* p2 L1 x% A1-8课后讨论与答疑* c1 M1 m3 I+ o- m8 \
2-1梯度下降原理-: r. W- U, A O- d. ]8 ?6 w
2-2学习率的作用-
5 @6 m- E* A+ g. z2-3反向传播-; {* V! S2 ~" g: f) b; J, Q- M
2-4神经网络基础架构-
* P. |2 l+ Q: Q+ T1 x& N2-5神经网络实例演示-& s7 Y1 Q* [8 n/ \
2-6正则化与激活函数- M" }$ P9 k7 }* [4 h% @( W9 Y8 w
2-7drop-out
0 A5 ~, d/ ]' s- i* E2-8课后讨论) D; i ~ y7 |9 x
3-1tensorflow安装$ O3 l7 u# x8 w/ J
3-2tensorflow基本套路& z2 ~' c+ Y& Y+ e- f
3-3tensorflow常用操作
% d5 V5 h! q! M5 |3-4tensorflow实现线性回归2 J( Y8 Z2 Q2 w) i
3-5tensorflow实现手写字体- Q, {& p) C; E% R
3-6参数初始化' U! G, e9 u$ P, ^
3-7迭代完成训练5 M- T M- w) y; j a
3-8课后讨论
- w2 j1 j3 p4 L+ X$ w1 E4-1卷积体征提取* T' K) R6 ?" \- v, \
4-2卷积计算流程5 L) t! k2 y) R( s
4-3卷积层计算参数
0 b* }0 C4 v) f/ u0 }# M4-4池化层操作
( j8 n, }. [5 A0 Z3 O) c! X4-5卷积网络整体架构; S2 j( _6 v1 t; ~" d! M
4-6经典网络架构
& f _! {9 ?7 E5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 }) t6 ~; i) c( u
5-2使用CNN训练mnist数+ U D8 B# L& N/ _8 _/ v# T
5-3卷积与池化操作: `* s. ]) @' k% r/ U6 P2 |
5-4定义卷积网络计算流程* B6 h& H" C8 Q0 }
5-5完成迭代训练9 h) c- _" p( T% k8 B, \
5-6验证码识别概述
8 p6 L$ L7 g5 Z$ \8 a5-7验证码识别流程
' T* E( {9 B4 M& d" q' ^% K6-1自然语言处理与深度学
1 g, k$ _# K: c. Y J6-2语言模型1 z0 s6 K' z2 N0 D& b' e: L& x
6-3神经网络模型+ @$ p/ w5 M3 W# z9 Z8 W
6-4CBOW模型
# {( E& b! W- O# E, w1 j6-5参数更新
! S9 ^* [5 J3 j* ]1 N7 E6-6负采样模型
: \1 H" x) w! O0 @: E0 O6-7案例：影评情感分类(数据
+ D! G# z3 \+ C$ g* z7-1基于词袋模型训练分类器
5 }- v" ^$ C( k4 m& A8 ?/ k% M7 e) s7-2准备word2vec输入数据 \) h' I! D* G) I2 r* t V1 F
7-3使用gensim构建word2
; \1 f; z+ c1 D* C& W9 a7-4tfidf原理; f, v/ W2 Q. j3 U) h
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' D: p; Y8 X& A2 e# |# k: k7-6GAN网络结构定义
9 X; l" J" T; T, D) g0 H8 |7-7 Gan迭代生成5 {! t, S( y- Y9 u
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 ?9 K+ A* a6 Z5 H) _0 {7-9DCGAN网络细节 @. \8 L! p+ f! l, g
8-1 RNN网络架构) i2 \; m: r. q: X* ~/ J$ C6 `
8-2LSTM网络架构
1 B1 J# l3 U" z; ?1 M: B8-3案例：使用LSTM进行情
) a- g4 {- ^. t- ^8-4情感数据集处理 F+ S5 ?) R/ q; d1 l% @# R
8-5基于word2vec的LSTM模型
+ k# d$ O1 J( t8-6趣味网络串讲（数据代) |0 V# J' n; B8 s% m6 H Y
8-7课后讨论版
* ^" |6 p0 l" S9 F/ b$ G/ q' e$ W! G# U5 S, l( R
6 y1 ?9 x, P& y$ J〖下载地址〗, ]6 U6 k% y3 @ u
4 C2 k" D" P: y+ N8 L. _4 z9 f〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 m& W/ R* o" O7 M F1 s
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