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〖课程介绍〗: }+ u) H# H4 U- y6 \
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 C0 s8 x' }4 u( A! y- y* W
" r1 a3 {$ Y( s〖课程目录〗
* ^) H. w; r6 H$ G3 C# U1-1课程概述与环境配置
" h! r" r3 P7 o2 m1-2深度学习与人工智能概述* e1 q+ p+ w0 U* ^2 H) W+ l% K. W
1-3机器学习常规套路
! m) V; o, [2 ~$ K1-4K近邻与交叉验证
) }0 `9 f2 d0 [( F1-5得分函数
/ E" L. I* |8 L3 {+ y! z8 R1-6损失函数
* M/ f3 e% R" T+ N' M, q5 O, ?1-7softmax分类器
' v% o$ j9 s5 C- i1-8课后讨论与答疑
2 [4 M2 W8 |9 i" c! m0 C2-1梯度下降原理-
J% ~& P- h' j0 r' w2-2学习率的作用-9 ]# i, I i4 u9 M8 s3 \
2-3反向传播-9 T* ?2 S, g/ o4 A
2-4神经网络基础架构-
' K1 ~3 ?6 X# x# a8 K8 t) B2-5神经网络实例演示-
* V8 C/ H' V$ v3 P2-6正则化与激活函数
; Q7 k7 C) {/ U1 k( y3 _2-7drop-out7 ^. N# p* |: L: q$ C1 s5 u2 I: w
2-8课后讨论5 w# ~* V' j7 ^# }0 V6 j
3-1tensorflow安装
* |3 t/ q5 r/ E3-2tensorflow基本套路
: z( p( U. A8 Q3 i3-3tensorflow常用操作
/ |4 e8 {, s3 n& B3-4tensorflow实现线性回归$ |% }2 ?1 e7 W3 \8 R
3-5tensorflow实现手写字体9 h) Q9 B2 Y6 h9 Z
3-6参数初始化! s( \- T `/ D9 c& [
3-7迭代完成训练
% ?4 C7 J9 X- c3-8课后讨论) E9 K1 C& Y1 u7 r- r
4-1卷积体征提取
6 ?! ]! C9 b% C" S0 S) x4-2卷积计算流程' m$ n8 V- A N% I! z
4-3卷积层计算参数$ w4 h5 ]1 O3 o C9 Q, q1 G
4-4池化层操作
. n& b/ k9 T+ X3 }4-5卷积网络整体架构" Y! p2 y2 ^' H5 v8 G
4-6经典网络架构& M& A9 j( G# I K: d/ A) c$ |6 k! D2 l! X
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）$ s" }' Q; B' [7 [5 m
5-2使用CNN训练mnist数
b; u/ m$ Z+ n" S4 l* n5-3卷积与池化操作
& J$ p# Z0 S9 U) H6 S2 o6 t7 y5-4定义卷积网络计算流程
5 e( U7 k: z! I8 t& B& v3 \5-5完成迭代训练5 [' O8 x7 m+ A- k! n5 a( ~1 p8 f
5-6验证码识别概述2 D: g" G0 r$ H* F1 Y
5-7验证码识别流程
! P5 k. b( x7 O' h# h" f6-1自然语言处理与深度学
1 Q6 k( f+ l( z" w2 V9 f6-2语言模型
' u2 ^0 @6 E; A) F" t! H& G$ l6-3神经网络模型
* I6 m; m, N; e$ }6 J6-4CBOW模型
, a6 j2 e: K+ D# k6-5参数更新1 p# W5 n, o* T* L5 _- v9 o1 B) ~0 x
6-6负采样模型( T; n' A, s; ~0 i) b
6-7案例：影评情感分类(数据6 D0 T2 i; A! |: T8 S4 G" i0 g
7-1基于词袋模型训练分类器6 ], V" d/ P; O0 n8 z8 v
7-2准备word2vec输入数据6 O& ~: k, ?) R& J% }
7-3使用gensim构建word2% s( U2 @* l7 u+ ~; f
7-4tfidf原理7 z$ h1 H$ |' p5 v
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)% m! M# q* B$ z4 }
7-6GAN网络结构定义
( h+ T6 |; P2 B& t ~2 _* i6 ^7-7 Gan迭代生成
( Y/ c" q0 {2 X5 ?4 F/ e7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 F. N3 O! C# ^+ W! _6 r
7-9DCGAN网络细节
. h6 w5 p2 S K3 i8-1 RNN网络架构
: B G* M# F2 T7 m W8 {/ Y: q; d8-2LSTM网络架构
5 x; u! }4 d5 K% x k8-3案例：使用LSTM进行情+ o1 g8 t$ d: L0 \
8-4情感数据集处理. X, b y6 v! G6 h: h; X
8-5基于word2vec的LSTM模型( V e6 c3 R0 j( F9 |( x. _
8-6趣味网络串讲（数据代$ I! n/ @/ W; r+ Z; [5 k
8-7课后讨论版
0 w5 C& s+ R) q4 b5 v$ G+ O w: {* j% Q9 Y
; x2 i( p% |) l+ n* S, M4 i〖下载地址〗; i2 e1 O% q0 y1 C
% }4 X+ T# K E: j+ y& L- G〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗" O. D& d6 u, U q
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