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) W& X/ n( _2 G4 Z4 y& O+ k〖课程介绍〗
) Z) M6 h6 [# ]9 `0 m& m此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
3 y! Z+ b: _4 p- b9 _7 f" V4 m; g& n- G8 o" r
〖课程目录〗
, m3 j8 {3 J2 n0 y' ~% |1-1课程概述与环境配置
* |8 f4 r* W& V! r+ i! ~1-2深度学习与人工智能概述
0 D6 D) I9 v8 {4 l/ K1-3机器学习常规套路
6 u" q' Z! q4 t& E+ E9 s& h1-4K近邻与交叉验证5 A5 V( T5 l; E+ t/ g. ]
1-5得分函数7 e5 A `; a7 j5 {* {6 U
1-6损失函数6 C y( X: F$ G0 `( {& [
1-7softmax分类器+ ?$ @# ]# r- [- |) g! Y
1-8课后讨论与答疑
$ W+ Q, _0 N2 ~) P5 k" ^2 d2-1梯度下降原理-0 L6 @% l9 q$ S2 A( C
2-2学习率的作用-& a" i" y) c0 u+ G6 j3 B
2-3反向传播-; |3 J# ?+ j. N ]
2-4神经网络基础架构-
5 b, j' Z. a! ~" a4 u: n2-5神经网络实例演示-
5 s' `) C: ?$ Z* U' d* D- I2-6正则化与激活函数
# y8 X7 W! `3 B1 E; [8 r2-7drop-out i3 B9 x- [5 ~( `/ O
2-8课后讨论
7 f R, \9 ]3 R' q3-1tensorflow安装8 W7 O) t+ L+ J0 E
3-2tensorflow基本套路
# {5 ~6 K# e$ r( c% Y- A: h% C3-3tensorflow常用操作0 H4 X2 T+ T3 X L1 d$ d
3-4tensorflow实现线性回归
8 `3 H4 T$ j: P9 Q3-5tensorflow实现手写字体# [6 ~% F/ n- \& d9 x0 X
3-6参数初始化# O& K- z4 b/ i, W' A) M4 f
3-7迭代完成训练; G- i( a2 n. |+ |( w- ]- ]& u
3-8课后讨论
* O" z/ y j7 L" V3 F j% k4-1卷积体征提取" l* D6 ~: ?( U9 Q
4-2卷积计算流程- ^) e1 P i# {
4-3卷积层计算参数
5 D8 m _$ W% k- l4-4池化层操作
3 x2 L! h, [6 n4-5卷积网络整体架构
' r3 k" q7 A4 ] g8 C4-6经典网络架构# l* q4 ]8 I# z; a! m N7 Y
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, c( a$ C9 B; Y7 }, X
5-2使用CNN训练mnist数; E! x8 O( w8 T2 m5 U! N; i8 m. N
5-3卷积与池化操作' Y& x2 p* t7 l' _: O' G' \9 n! q
5-4定义卷积网络计算流程
+ f$ A# b3 p( e# ]0 V$ z! F! X5-5完成迭代训练
4 O9 E" q) ~" H) {$ R- t# [5-6验证码识别概述
6 e) C J# l7 U! b- g) N F3 ]5-7验证码识别流程8 ^' g+ L7 o- m9 u9 S f
6-1自然语言处理与深度学
9 _( |0 J+ U( j; l; C1 U: S6-2语言模型
a+ o7 h D% T% ]6-3神经网络模型
% W* a5 H. r- q& c! O6-4CBOW模型. o8 Q _/ [, K: ?2 ?$ W
6-5参数更新
6 g% N1 I8 b4 U0 W [6-6负采样模型
; o: L/ b- y( I6-7案例：影评情感分类(数据8 e$ h; R. h; l8 B
7-1基于词袋模型训练分类器
. Q7 k, T7 u& U. Y7-2准备word2vec输入数据8 n# ~( C" K! V2 z
7-3使用gensim构建word2+ K( a" b1 C' U/ Z2 y
7-4tfidf原理
" S( D2 @$ Y1 G* r& n! C2 ]0 R7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
2 U1 k* D; e8 t) u7-6GAN网络结构定义
* M' X' V5 q' A, D7-7 Gan迭代生成
1 P/ @. V, ?- B' G7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- G: p& \2 N) \: v* }7-9DCGAN网络细节% H- G! d6 w, O9 f3 h- C, j3 s
8-1 RNN网络架构
/ U; ]' B6 G! w, ^! U) f; n9 y8-2LSTM网络架构: f& A# ]2 ~7 b1 n0 c' O# H( R
8-3案例：使用LSTM进行情
0 k9 B. o. }1 G s G1 r5 v8-4情感数据集处理6 \' |( G3 ?5 S8 t: l
8-5基于word2vec的LSTM模型" K6 w5 L' F# \* j5 X
8-6趣味网络串讲（数据代3 M: g( P( b. o; t" ]3 O
8-7课后讨论版" r2 j8 m) r1 f+ Q; ^# s6 n
7 o" L" e4 v/ m8 |9 I0 M9 F7 h
" [7 O: M$ l( W) ~/ X1 }〖下载地址〗0 D# p `. f# k1 k' {( Z
' C' f( z/ a! Q6 W) e) c〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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