7 ^! ?) Z! R8 S$ p& G5 X2 b ~! [0 k7 g5 N" u
〖课程介绍〗" G+ U# J$ @; j! K. O9 K
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战9 ~; ^2 O0 ]. r* o/ H3 i7 N
. H4 l! d6 c4 Q9 Y. i5 Y6 J
〖课程目录〗6 F6 ]$ o8 J$ T( _
1-1课程概述与环境配置
0 u1 [5 ]$ r. S' k1-2深度学习与人工智能概述; |3 k% ?( M- i c
1-3机器学习常规套路
+ u4 ?& [0 F4 A* ^7 V; ~1-4K近邻与交叉验证; i& J: K& A. J) D* e$ [( B! e J
1-5得分函数
1 B8 i$ o5 n* P- ^/ T1-6损失函数9 t" i4 S3 q2 V' B( H% U
1-7softmax分类器' N5 |% @+ ~9 n
1-8课后讨论与答疑6 a5 }- D6 E% E! }+ U8 d
2-1梯度下降原理-6 n3 o; q% p2 U, I e5 Q5 r- l+ F
2-2学习率的作用-
# a% M5 |, t8 G. q2-3反向传播-
! v1 q% f6 D8 U/ U0 P2-4神经网络基础架构-
+ H" c4 ?7 b f- x7 Y2-5神经网络实例演示-
% Q. o6 O! M" m6 O/ T. _) Z& \2-6正则化与激活函数 Q0 @ ~3 o* w, f! \0 D+ g: _" O+ K
2-7drop-out6 N. O0 V! y! K, T D
2-8课后讨论% o8 A, u. f) B% B6 y0 ]
3-1tensorflow安装
7 J- ]! k* T3 y* g) A1 u3-2tensorflow基本套路: q+ t% X' p8 R v
3-3tensorflow常用操作
2 z0 ?/ I. | z8 @/ Y+ `. E3-4tensorflow实现线性回归" @" J4 p% t U1 f5 T
3-5tensorflow实现手写字体' |; x$ \. b4 N2 G7 U: m
3-6参数初始化' g9 _3 s% I0 g, ^ o/ F! Q% i/ F
3-7迭代完成训练
4 u0 C! y8 W+ ?- R% r# d3-8课后讨论
, [2 k$ l F7 {" m: w4-1卷积体征提取+ r. S' U+ q# ~# Z
4-2卷积计算流程6 n6 n5 m$ r4 ^1 f9 ~
4-3卷积层计算参数
% P3 ^5 x4 V4 P) f' z4-4池化层操作# s1 ^6 B# l* s
4-5卷积网络整体架构
5 w, d3 K; Q/ O* i2 Q4-6经典网络架构
) U% r4 W. F1 ~6 Z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
8 r) y! R$ x9 M( Y5-2使用CNN训练mnist数0 P1 z P/ X. ^0 f/ b O
5-3卷积与池化操作
9 |/ ^" n7 _$ w p5-4定义卷积网络计算流程- \- I* N1 ] L9 N2 ?6 ^+ w( m
5-5完成迭代训练2 F6 q: N2 O' B5 G6 Z. O
5-6验证码识别概述/ ?4 d* k- s' p
5-7验证码识别流程
6 ^& Y) Q" [% b( Z+ [" Z6-1自然语言处理与深度学
5 P8 d% Q$ P9 F' S8 j3 K6-2语言模型( N; c: p4 Z x1 b
6-3神经网络模型* H. J0 _# O2 H Q: _& k
6-4CBOW模型% s0 V% J5 e/ g' r
6-5参数更新
# D7 [/ B1 e$ D5 }: E6-6负采样模型! l0 K* E( o+ O8 l& f H
6-7案例：影评情感分类(数据
' z" M; \' T" y7-1基于词袋模型训练分类器7 a! U: B7 ~! F) z% `! G7 x/ C1 D2 i8 l
7-2准备word2vec输入数据
h# t3 \7 `& |) l5 B& W1 v- _% ?* G7-3使用gensim构建word2
( L, n% t# O6 y! q! l7-4tfidf原理
& u* l: S0 w4 T9 Z, V, c& @7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 F. J! o9 V0 x8 N+ O+ ]7-6GAN网络结构定义
2 _1 `( Y- j" r$ `+ i( a8 D7-7 Gan迭代生成
9 \$ O- ~% d; V* r7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 N8 ` K* ~& j* I2 Q
7-9DCGAN网络细节1 o, ~/ Q/ s7 }
8-1 RNN网络架构
4 b+ i7 D0 ?+ _3 i8-2LSTM网络架构
* }2 N8 C: t; G% J8-3案例：使用LSTM进行情: m$ D& ]0 c- W+ V) f2 M& R
8-4情感数据集处理1 r3 B. l$ o8 e6 P9 n( o6 P
8-5基于word2vec的LSTM模型
; A7 }# ~$ J, | C8-6趣味网络串讲（数据代6 `: N) ^/ G: f2 Z* f) T$ I6 F
8-7课后讨论版; t( W u0 K6 c" T* [9 N$ H \
0 g/ R4 u7 y( z K6 u$ Y1 a$ f( O1 k& k# C/ ?% P) L
〖下载地址〗# g0 k K, {# x: d# X/ e& m
6 E6 g E8 Y* ?! e7 `+ p% M; Z〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗 }' Z5 A) v4 _5 }( n7 K! C& \) b" }& J
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