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( o9 p3 I5 t* g; e- V+ h1 `〖课程介绍〗: E) u9 u! l. U( l5 f
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
/ a! m* U8 |3 q- l+ B1 V5 j- K% g, K1 G8 o* N, R! E
〖课程目录〗: m: {' [* _4 _# I' Q& j1 x
1-1课程概述与环境配置6 r/ ~, Y# G( ]: ^# H
1-2深度学习与人工智能概述4 ^7 y( w: X3 a5 A. b# g, M( |' L9 W9 ?
1-3机器学习常规套路 J" o8 c+ ?/ r5 \- B6 ~
1-4K近邻与交叉验证
9 D+ c* p* y, u: O1-5得分函数
3 x7 q' i: K7 d2 k& V1-6损失函数6 M. I9 ]6 t- u/ |% r
1-7softmax分类器' o' Z; H O$ F9 N- P4 K9 j
1-8课后讨论与答疑
: O% f; [) H0 T2 N( g2-1梯度下降原理-( h- s7 A) a( C- @( o# c1 L$ x
2-2学习率的作用-3 Q" U8 I; K7 o( Y+ j
2-3反向传播-1 q! `" @5 z( B ]4 ^5 N
2-4神经网络基础架构-
" }- U7 H5 J% i; a. B2-5神经网络实例演示-
! c( ]8 x& n9 ?" d2-6正则化与激活函数
( v0 L4 R U/ Z: o- Y2-7drop-out' a3 a- p! @& w9 K9 ~
2-8课后讨论8 ~4 u& W: n o1 [9 {+ B
3-1tensorflow安装
}# E8 y3 g B3 L' N9 e2 P' \5 A3-2tensorflow基本套路
! M$ |- y/ i0 b+ o. [' H3-3tensorflow常用操作' c% M- _! p, @
3-4tensorflow实现线性回归
9 Z& T6 t9 d2 p) W3 i0 |! y3-5tensorflow实现手写字体
5 C4 E2 Z- M8 r8 w5 x. m3-6参数初始化
: K' J N* [+ D5 k8 j3-7迭代完成训练
9 q" r N" Q2 F: F. e& x0 ?# S3 `3-8课后讨论! @/ ~$ q! W [% n6 T
4-1卷积体征提取
. J2 f% o" |/ F2 {! z+ P4-2卷积计算流程, `$ R8 ~1 F* \$ D8 Y4 P
4-3卷积层计算参数) Z* `& C7 s/ X" D! |" y2 d! e* u! W$ |
4-4池化层操作
& c# ~8 o& E# J4-5卷积网络整体架构; [: q: ^* H6 o5 d1 L+ k8 b, {
4-6经典网络架构6 |$ W0 P0 `* }$ L W8 |1 c. @
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% i/ \, m; }6 h- B2 {* t
5-2使用CNN训练mnist数
U* m3 c6 ], f4 R6 s$ ~( T5-3卷积与池化操作
+ u0 B7 M! Q I5-4定义卷积网络计算流程# I# q1 A3 |9 S$ A
5-5完成迭代训练
: C8 a6 k7 d! j/ [' @9 h5-6验证码识别概述
7 H$ k6 j& M# F6 }* n8 \6 u3 y5-7验证码识别流程
4 p7 r, m9 f6 b) D# V' i6-1自然语言处理与深度学
+ t, E* c3 f7 ^( G. V. y1 m! ]5 r6-2语言模型/ I: Y5 V: u5 G$ C5 L$ R' L! Y
6-3神经网络模型
9 _# b3 O G( ^: ]. |* G% @! x6 D6-4CBOW模型3 T( ?7 r l, ^* n
6-5参数更新
* e% d# g3 f( y6 q6 a6-6负采样模型
4 ?' t0 k5 G" R* V7 R6-7案例：影评情感分类(数据/ h" L9 t. \) x! \* C4 z1 T
7-1基于词袋模型训练分类器
; u* Z' }" s& P" ]: d7-2准备word2vec输入数据5 K4 e! f4 I) z: c: i, `1 J
7-3使用gensim构建word2
2 s* H& C2 I/ k! u, [7 h7-4tfidf原理
9 A0 `' j! C% |' f% O7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
v1 P, U, x4 R( k O1 R9 A7-6GAN网络结构定义" e8 e5 a6 [$ X: `
7-7 Gan迭代生成" G& y5 M+ ~" a1 p1 g: N
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 c1 \$ Y( w* R h0 s( D$ j0 X
7-9DCGAN网络细节 M% s: P: Q& N j6 A3 d! A5 }
8-1 RNN网络架构
6 O# c& I9 a5 c% i3 P5 ^0 @) ^8-2LSTM网络架构. ?! k7 d/ t2 T7 J% v6 n
8-3案例：使用LSTM进行情6 F! P% z" k. W2 L( [
8-4情感数据集处理5 ]4 q! U: T& Z5 A
8-5基于word2vec的LSTM模型
7 S$ ]6 g/ G* L& m: ]9 o [( V* }8-6趣味网络串讲（数据代 p k( n$ ?4 _( S6 Q- c
8-7课后讨论版
; a: K+ }' o; t9 c8 {8 c i- c: N1 x( B" v3 D+ G- | [, x
, `, t {3 y! U: o# y4 Z$ w〖下载地址〗; I& O3 i! Z, `; S. ~; _' c. w4 n
" {' {8 Y8 X9 e2 J* t: v〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 P0 k O o. {' O- J0 N* N1 d& p
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