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2 K* L- ^( ]4 ?% A) v
〖课程介绍〗
* b5 n& J; h, ?8 \5 K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. V; T& a/ B! U& s L' O i
! A, ?, F6 y* e8 q〖课程目录〗 x/ r+ G( U1 x0 P
1-1课程概述与环境配置) j/ U# n& h p5 |3 T9 p( H9 D& J
1-2深度学习与人工智能概述
d3 U# N" [# z9 e! K1-3机器学习常规套路# z W( v5 t: y
1-4K近邻与交叉验证+ P* a. C5 [, ]6 e9 r( h0 k" J
1-5得分函数! }% S9 G& v. f4 X& z' T
1-6损失函数2 J" Y- f l# X- {1 \9 }
1-7softmax分类器( k- v! t2 T. K( A4 M' |' T: O
1-8课后讨论与答疑& t$ K" x: b. t! |; ^' o1 N
2-1梯度下降原理-
! s" l& y6 a2 ]: n* Y6 Z _2-2学习率的作用-5 l8 y- t4 W# S" H, v
2-3反向传播-: Z, A$ @4 c4 l5 _
2-4神经网络基础架构-; ~: i2 A( e' K0 \6 X7 ?5 t
2-5神经网络实例演示-! ~& G- K4 ], N( {/ W
2-6正则化与激活函数
( b: G4 O- A2 X1 @+ }* u/ d2-7drop-out
; J5 g' z, j5 F. T0 x* U- B5 }2-8课后讨论
5 e% q2 `' y F+ Z3-1tensorflow安装$ w7 x; ]3 a- N
3-2tensorflow基本套路( F! x9 n# z) `
3-3tensorflow常用操作4 l2 B* [- _, `- G
3-4tensorflow实现线性回归: _) r L/ @4 a0 j, M4 {
3-5tensorflow实现手写字体" C' L* |7 _& S8 z" C8 c
3-6参数初始化
1 m! R s. y0 h: W3 S4 J6 f3-7迭代完成训练5 D, o2 U* ]1 a3 [: u* B4 F
3-8课后讨论- \1 e2 f b3 l+ x! j( q
4-1卷积体征提取* J: G1 ?2 c# i! B
4-2卷积计算流程; a; \3 L& R. b* C( q$ p
4-3卷积层计算参数6 h0 G0 E" u8 |* S) X4 e, G( {) g' T
4-4池化层操作- L0 A. C `$ p3 Q# ?
4-5卷积网络整体架构
* n/ Z) N( x- [2 y4 I5 M4-6经典网络架构
+ m: o! l7 H- P) i( S5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* ]1 C$ {- E# `& ]2 E& @5-2使用CNN训练mnist数
, u6 D' r4 e7 b; P; L' X( Y' [5-3卷积与池化操作
( F {+ @3 d: t! \5-4定义卷积网络计算流程+ F) W3 `% a1 Y6 d: q2 Q3 ?8 }9 L3 V8 s
5-5完成迭代训练' X; l0 n. Z$ l& z
5-6验证码识别概述
! o0 Q) c. o) D. J5-7验证码识别流程8 G j* ?+ ~: p' F) H1 a
6-1自然语言处理与深度学
+ R& S0 {5 g3 M" |6-2语言模型
' l' f! ^9 {6 u" M* I# e# m; z/ k6-3神经网络模型
' I4 D1 C" L& d6 \6 q+ y; H6-4CBOW模型
7 A: Z& ~- \. t% W9 J6 E5 x; k6-5参数更新7 _( d9 U4 h* R3 ^+ d
6-6负采样模型
, Y; [. n7 u) e V4 T2 p6-7案例：影评情感分类(数据
- _$ G9 l: W! } J- r7-1基于词袋模型训练分类器
. E/ T* o1 D2 ^5 C7-2准备word2vec输入数据+ @0 H2 F+ t/ N/ _4 w
7-3使用gensim构建word2
4 X- X9 m) [! O7-4tfidf原理
: h. s' L! n) J' }4 Y o7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 u x r7 U; J. _3 |7 f8 W7-6GAN网络结构定义- @& l |& \' C. t2 \7 [2 q
7-7 Gan迭代生成% N1 t# p) y- p
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） |+ t2 f3 V4 g% L& u* }5 `
7-9DCGAN网络细节
5 Y& K% A, Q. z9 c& F# E) h8-1 RNN网络架构: a F6 z2 \) S8 z/ X# S, U/ z6 v
8-2LSTM网络架构
" B( J6 [4 S4 b+ J r8-3案例：使用LSTM进行情
& K( c6 G. d. s0 l. S8-4情感数据集处理: Q3 Q% [2 i4 }
8-5基于word2vec的LSTM模型
. r w" K+ Y* z1 @, \8-6趣味网络串讲（数据代6 S8 g1 _( [$ \! ]7 x8 Z0 a
8-7课后讨论版' ?! k7 j" j+ O2 [/ o( @
6 O& E1 U8 u u/ E1 Z o9 A& L, P- l0 e9 S' {# R5 Z$ v/ x9 D
〖下载地址〗
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( J- r3 H4 @5 @+ H+ H〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 p: Y2 ^& e- |/ l7 o7 j6 s
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