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. m# ` L6 h* r9 a h5 J1 r〖课程介绍〗( I/ o* c/ Q. L+ E2 g. g
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 G. M7 G. Q0 T# U. Y! K" s, C% j$ A' L) q& s
〖课程目录〗
2 D1 v Z3 d7 P2 \# H1-1课程概述与环境配置, A8 S/ _5 o9 w% |( T
1-2深度学习与人工智能概述3 b9 t3 b; ]/ ]1 [! q( J% }) s
1-3机器学习常规套路0 h4 x; R: K: \+ I! H8 \( }* B
1-4K近邻与交叉验证
{( I* _- n- M6 y1 b7 q1-5得分函数% j( N$ r) G, K L6 w% B5 V& Y3 p
1-6损失函数* O; |4 q% n* }; O: D
1-7softmax分类器
: u+ t, _+ h' a4 w1-8课后讨论与答疑
* i& ]5 [3 x) [9 `2-1梯度下降原理-
. e. t0 J! c, ~* H2 D2-2学习率的作用-
; Z9 a0 n: i6 H$ O! r8 A. u; d2-3反向传播-
4 Z- k& U6 r- p6 a' Z2-4神经网络基础架构-
; J' I+ c" Z+ V2-5神经网络实例演示-
6 v2 Z5 N5 F2 \+ n: W2-6正则化与激活函数
" X$ F0 o1 A& ?2-7drop-out6 O7 h1 I5 T2 \ ^5 g7 r3 W
2-8课后讨论. A( C, x2 D3 v+ U' z5 C8 x' `( X
3-1tensorflow安装$ |- o3 l: _8 r4 e
3-2tensorflow基本套路
( A+ s+ {) t7 r* x+ v3-3tensorflow常用操作$ J" q+ k: a. o6 z8 D+ J
3-4tensorflow实现线性回归. l: x! G2 ] l# V
3-5tensorflow实现手写字体 j9 D8 P! s6 n* ?* f( a5 q
3-6参数初始化3 U+ _7 h& L* W
3-7迭代完成训练
$ S! o4 i7 I% n1 }' A7 T7 y3-8课后讨论- y0 ^/ H* C8 U% |3 M+ D' l6 P
4-1卷积体征提取/ X% C( y- _9 x
4-2卷积计算流程5 B8 X- S! k6 E% h5 u8 T2 t% J; _9 |
4-3卷积层计算参数
. l* X+ _+ S. A4 i) q$ V. e4-4池化层操作
2 f1 T* B% \6 |* \4 |4 P4-5卷积网络整体架构
2 u2 x1 B8 O1 U9 L% A7 I4-6经典网络架构* z5 o: a; [8 s
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& ~! t9 H; }; B8 F7 f" b2 ^1 F5-2使用CNN训练mnist数- F" j# Q. y' f) [$ N; o
5-3卷积与池化操作; o+ z+ ]6 g7 I$ G; T7 o/ N
5-4定义卷积网络计算流程
& g8 G3 Y/ Q* V* q3 u7 e5-5完成迭代训练2 G" f# b6 _' r' @- J
5-6验证码识别概述5 v+ ]4 w. r; { I% B# Z- O
5-7验证码识别流程
" K! J) j8 q/ j2 L* ~0 a6-1自然语言处理与深度学
( D- o2 @8 Z+ n8 o" m; E6-2语言模型
0 K& V$ w; x+ Q6-3神经网络模型
. i+ N* a$ J- [$ I6-4CBOW模型
b4 {- Z( w# ^' S4 |3 L6-5参数更新
1 E: S/ w. M0 E% Z0 |" O- b: x6-6负采样模型: ~% Z& k* {: G! [/ E) ]1 n
6-7案例：影评情感分类(数据( S/ L8 i$ r$ s0 Y
7-1基于词袋模型训练分类器
" E) n. o" H b0 Q' ^2 N b7-2准备word2vec输入数据- m( `1 \6 N) Y+ N6 ^/ S; Q* X; v
7-3使用gensim构建word2
8 y, T( U |. a. x7-4tfidf原理9 T% m7 r3 R/ J* D- Y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- I1 T7 R. n6 k' ^1 _1 E# w7-6GAN网络结构定义
1 m U6 p$ e. E6 T. }7-7 Gan迭代生成' c# T: k/ N3 l; o9 v5 { z2 ?1 G" R
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 I7 [$ g6 G5 N9 l9 V! B3 e9 N. T3 d7-9DCGAN网络细节
0 [; E, H2 U/ L+ e+ G8-1 RNN网络架构0 y% y% a2 Q/ s( w5 V
8-2LSTM网络架构
% w' n) E- t- R! }- I8-3案例：使用LSTM进行情
" |* J8 ]% [) K2 P {5 o1 H" P- Y8-4情感数据集处理5 V- {3 d4 H8 S( o8 F& E
8-5基于word2vec的LSTM模型7 e1 J# i% n2 o
8-6趣味网络串讲（数据代6 R8 E' \+ z8 c
8-7课后讨论版7 E6 Q4 c$ h" c& B( ^
% N) Q4 p; O" \; r( \- K
) O; \/ t7 a3 [" b) E, u m4 e
〖下载地址〗% J8 S$ n8 h# c% I: [8 T( u9 y5 [
. i* D! R. {8 @- C+ B! O〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗" Y- K" S$ p; m; S/ Q+ ]
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