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' ?$ k' Z5 C$ D/ n! Z& ]2 b7 [〖课程介绍〗$ ~" w5 X! b& w9 }" U
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& f% b3 {. o- b7 q0 v( v# }
+ R% | U) G1 W% `8 s〖课程目录〗1 y! j: Y0 d `
1-1课程概述与环境配置
7 h" `6 i q! s" m4 W% S: a& @; n+ h1-2深度学习与人工智能概述
" S. K( z1 ?& ]0 p5 g! I. V( p1-3机器学习常规套路
6 a& j4 T: R+ h) ]1-4K近邻与交叉验证
) b1 m& T; S' W T9 y/ b9 V1-5得分函数 g5 Z: i% O( _2 Z' W
1-6损失函数
" w+ b% |* I* K8 Z K- _1-7softmax分类器3 n( z8 d9 A: K: i8 d. ^
1-8课后讨论与答疑
8 {: r+ H9 g5 \( }5 B. T2-1梯度下降原理-
) b8 S8 m3 O' ~8 O9 j6 D/ f2-2学习率的作用-
) ~+ l6 J! O }2-3反向传播-/ |" `& `7 W: R* t: E
2-4神经网络基础架构-
5 @) k z( ]' I' ^2 v8 Z7 T/ G J2-5神经网络实例演示-/ t. O1 j# K8 q- C ]. F
2-6正则化与激活函数
) `8 Q& x# S$ K" _2-7drop-out
6 b, F O& r. p1 v8 N6 x. y. ~: a2-8课后讨论6 y Q- U# ^; d% j! R: r
3-1tensorflow安装! a0 n- f$ K! T. d l
3-2tensorflow基本套路, ]1 U; f' c! }/ e
3-3tensorflow常用操作8 G7 ~ i- I! E( K) a. Q
3-4tensorflow实现线性回归! O8 v+ {; `0 d# C4 b
3-5tensorflow实现手写字体' c1 t0 S: ?! ^; n8 g
3-6参数初始化5 |! Y9 S+ K# `4 ~
3-7迭代完成训练8 s" F( k. I$ @! J
3-8课后讨论
( {, r% X& k# X+ a# E* W9 i4-1卷积体征提取
& M9 Q4 ~0 [8 w* s4-2卷积计算流程9 \4 f2 {- z1 S
4-3卷积层计算参数
! `7 T- i% l" A* ?- t4-4池化层操作
$ ?3 x- D9 a- w4-5卷积网络整体架构! V% b3 W0 z& e
4-6经典网络架构
- C, Y* S7 V7 L9 L& [: I+ V) }5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. V8 N/ h$ `* |, G6 N5 R5-2使用CNN训练mnist数0 h$ f! H7 K' Z o- m# |4 N8 p E
5-3卷积与池化操作
% Y9 O$ v, V1 G' ?" ^" J& j4 j5-4定义卷积网络计算流程
W. Y+ j6 P2 }5-5完成迭代训练
* z2 a4 C' O3 O v# |# i1 B; B5-6验证码识别概述
4 D5 B; X; X9 z5 B/ i& U5 B& ^0 ~5-7验证码识别流程
- p( L. b ~8 E. f* D( }( \6-1自然语言处理与深度学
& ^- S6 |' o0 T4 P. d4 S2 o6-2语言模型
7 l! |6 O/ u8 G+ a. Y8 W! ^6-3神经网络模型 i4 t8 K* J) y% Y; h# U w5 u
6-4CBOW模型1 Z. X! c( D5 _/ B# Y5 g% }, |
6-5参数更新
9 T+ X3 G V- N2 N& E6-6负采样模型
, c: i+ f, `; e6 y* o% q3 u6-7案例：影评情感分类(数据5 c, w0 [9 n2 L3 Y; V* e
7-1基于词袋模型训练分类器( n; A1 s; C1 V x+ T6 j+ ^8 }
7-2准备word2vec输入数据, @" Z* G7 b& C( c) B3 c
7-3使用gensim构建word29 s1 P, ?6 S8 [0 i
7-4tfidf原理
' d1 _- H, l8 \' o: P; @. T ^+ ]7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
1 s. I1 |. c. k& ?2 L7-6GAN网络结构定义0 w6 N: o; B V' G
7-7 Gan迭代生成4 X' h7 X# ~$ U0 o: }
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 i K, v$ b5 K' @
7-9DCGAN网络细节
0 B/ @( ~$ u- ~7 S9 k* K7 J1 m3 ?8-1 RNN网络架构+ c" f+ e# b `
8-2LSTM网络架构
' A. ^0 |4 A4 F7 r! F8-3案例：使用LSTM进行情
7 s/ {4 Y! v; m* M; \% ?7 I8-4情感数据集处理
3 |& k% g5 {0 e4 g: M9 _9 c* O2 f9 n8-5基于word2vec的LSTM模型
0 o& N, _3 c: A% s8-6趣味网络串讲（数据代: v" S# z% b. p% Z g2 I
8-7课后讨论版
( L/ t8 Y3 G L) g6 z1 r+ b5 o- S
# |7 w- A% r$ K+ `: a; C# l
; X6 n( @& @2 a; t& C〖下载地址〗
$ `6 e3 K& k% u1 R0 O
, Q7 |& P8 t8 M# G f* y〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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