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! L- q% z! K B+ `9 W〖课程介绍〗0 K/ H/ {2 V. E! C
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( c0 X$ t- J- M5 `1 P7 ~* Z; N z# y( S3 [; b" ~
〖课程目录〗
% y& h v9 E1 \5 {1-1课程概述与环境配置
, L9 q- I: K, g I, j0 ?1-2深度学习与人工智能概述
& r9 q) \8 ^8 o4 r. C1-3机器学习常规套路) D7 g2 @7 ~5 a7 s
1-4K近邻与交叉验证! Z5 V2 m$ O8 S: M: n
1-5得分函数$ f) _$ i' Q1 S
1-6损失函数/ [) X: {9 r1 c5 a
1-7softmax分类器4 M( c* h# D8 a6 j, T
1-8课后讨论与答疑# \$ {$ c2 E( I8 f5 m3 ?
2-1梯度下降原理-# w$ Z5 J6 \" ]
2-2学习率的作用-
& Y$ A# T. g7 ?+ |# ^2-3反向传播-( o* M; x2 r1 o
2-4神经网络基础架构-
6 F- {' f( ~, Z1 L+ }2 ^$ x) a2-5神经网络实例演示-: t! _% w+ t9 L# j, i
2-6正则化与激活函数
, `8 M' v7 F' J( V2-7drop-out
8 N; d/ u7 x4 o' U" H# [% w& S' b2-8课后讨论
2 T( \" _/ s9 W' K4 f8 }3-1tensorflow安装$ ~ k( z. W! |' c' t7 Q
3-2tensorflow基本套路+ m; m) f, R6 D" j4 Q
3-3tensorflow常用操作4 a( c2 l6 h$ @6 p$ {
3-4tensorflow实现线性回归
1 h" O p4 w" `" w8 M3-5tensorflow实现手写字体
# i B' @" p( U( o5 w' H: v* T3-6参数初始化7 x+ s3 c" K: h
3-7迭代完成训练
+ t6 a7 M' \2 K- C- f3-8课后讨论
# D, U; h/ g0 [& ] P4-1卷积体征提取4 C9 O! P }; |/ C( Y1 K
4-2卷积计算流程" x' h2 i' F5 A
4-3卷积层计算参数
( T7 F w0 s: V. s$ l4-4池化层操作
; l' l8 o2 X) F: H4-5卷积网络整体架构2 _% z- w6 H/ l# E( |" r4 W6 H0 G
4-6经典网络架构$ ?, F4 [- V5 `0 ~
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& i4 n! m) [/ E0 ~2 k% ~, ?5-2使用CNN训练mnist数
, ^2 C7 I* e3 f5-3卷积与池化操作
) w7 W- e/ |" j4 R7 S9 O7 ~% j5-4定义卷积网络计算流程- m3 |- s L5 w5 @ w
5-5完成迭代训练
# Q0 p. I' _0 h& b! I/ v3 ?: V5-6验证码识别概述
0 h3 M3 ?+ K3 Y" s0 s1 v5-7验证码识别流程
$ ^' S3 [3 S5 m& t/ u+ ?/ t6-1自然语言处理与深度学
7 C, l( R& Y" _# x3 m* Y& T6-2语言模型
1 d8 P( q, k+ t% ]( B* O6-3神经网络模型' N; L0 X5 d, G3 C K5 L2 s1 Q% X4 O
6-4CBOW模型3 J6 R7 e7 V5 y
6-5参数更新# I; Y+ K& C6 z4 h5 I6 K' o: H
6-6负采样模型
" R6 _. r* o# ]: t0 M+ N. {& ^: _6-7案例：影评情感分类(数据$ y7 d" H4 E: `5 I/ b7 |2 D t
7-1基于词袋模型训练分类器: U% R% r: O; H% N1 L5 n/ I' w5 L, q
7-2准备word2vec输入数据
4 U' [, e" ~1 J5 M' t+ ?7-3使用gensim构建word2) v( E8 }( c, v0 }, A6 X
7-4tfidf原理 z3 ~/ n$ c1 R: `: G5 h, d' x
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)6 y/ o- m% w) y$ h
7-6GAN网络结构定义2 U7 e7 j# P6 ]7 o5 z% j
7-7 Gan迭代生成
) z/ X8 {0 v9 e5 ]7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 x% z& E$ {: V7 ^; w0 \% m7-9DCGAN网络细节% U: Z- k2 g, |$ ~& G( j
8-1 RNN网络架构
) X9 N! D7 F$ y8-2LSTM网络架构
$ a* K8 {' ], y/ [8-3案例：使用LSTM进行情7 Y* s+ u% H, X
8-4情感数据集处理
" l" D% x/ [! {9 o8-5基于word2vec的LSTM模型 |6 m* a4 U6 U! e9 Z
8-6趣味网络串讲（数据代
0 A( G+ C u$ ~% I. q# C9 q8-7课后讨论版. F$ X7 ^, v( G
5 V' D* f, b6 [" C
" t- U! ^9 m, ^: p" I# E〖下载地址〗 K" s! L3 ^) y/ v' k* }$ {) t
; ^7 r' x( J! B7 D〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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" P9 [. y3 @* Q, \4 V1 I
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