* r5 O" H" }4 G* L; \. E1 W% s' a& g+ U4 l7 D
〖课程介绍〗2 Q( R. q) `4 \; e( u; l' e
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, K2 _ Y7 i$ r2 Y" W9 W
% B4 I* L9 {4 a
〖课程目录〗4 z2 V. \4 `) Y! p, T
1-1课程概述与环境配置2 M7 _' t/ \: Q& o
1-2深度学习与人工智能概述
6 r X+ u! K7 j9 C4 F% ]# p& G& n1-3机器学习常规套路
, c9 z6 a! c" |5 x3 h. K1-4K近邻与交叉验证
& f$ z0 @! @5 J- I7 E" \& h1-5得分函数9 x2 I5 Y" D) i% ]: }
1-6损失函数
8 H4 Y: m( z; R" F2 X% @1-7softmax分类器" u+ B- s+ J3 i$ d# x( z
1-8课后讨论与答疑9 d* N* r: N% I- N) H+ r
2-1梯度下降原理-
1 A- k) G" G7 M1 T# s2-2学习率的作用-
{ Z5 ]& e% n) r( b2-3反向传播-- n Z: I/ i! ^+ Q" }, v6 n
2-4神经网络基础架构-
: G+ e" i& R& v4 C& n2-5神经网络实例演示-
1 z( V/ D5 S1 G' o6 y% F( }6 y4 ?" s2-6正则化与激活函数 }* K6 H' k. l! ]) }
2-7drop-out
6 I) ]# D" N- F9 z3 t" k2 b2-8课后讨论
4 n: c+ b$ q; h7 n3-1tensorflow安装4 x) A4 v5 }+ l/ t3 ~2 u
3-2tensorflow基本套路! r9 D6 I3 g' [3 k1 r- C! T) |; E
3-3tensorflow常用操作" g2 a- G$ p# z9 \
3-4tensorflow实现线性回归" M" u0 g% B) M5 _ h* Q7 W- T
3-5tensorflow实现手写字体' u- u! K- s5 Y/ i* i
3-6参数初始化" B& d6 f/ |( M4 J- M
3-7迭代完成训练/ e+ P' g0 A, A
3-8课后讨论4 {, J* E: |9 @+ B8 k
4-1卷积体征提取
: W* ]4 c* T; j5 s l2 T! i1 V+ u4-2卷积计算流程1 K4 {( Q/ e! T* f; `6 t$ s: E `7 T9 H
4-3卷积层计算参数
# P5 |9 K3 t! k1 w0 N$ a4-4池化层操作8 }2 X# ~$ Y8 O: H7 d
4-5卷积网络整体架构8 E( |3 b3 X% E
4-6经典网络架构
7 h6 s0 o* g: ^' [5 ^5 V6 {5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- K: R2 _$ O+ p) g5 q$ Y) c' h
5-2使用CNN训练mnist数
; d* I, W- I1 B- L5-3卷积与池化操作
; v- \4 m* o$ a5-4定义卷积网络计算流程& V5 D8 F- c8 t% @9 J& j
5-5完成迭代训练/ u ^" ?, e8 l2 E3 t" r% c) l
5-6验证码识别概述
2 E8 F @2 ?" F7 d7 Q5-7验证码识别流程
4 A1 f7 J5 i* Y- L) m- ^6 x3 m6 G3 o6-1自然语言处理与深度学
. H2 d! S: \. M6-2语言模型4 F, e, B8 K! x3 s {
6-3神经网络模型
, P2 ^6 V3 |! ]% h6-4CBOW模型6 C0 N. v; x2 V9 |- S
6-5参数更新6 _/ z# q% h9 Y# X
6-6负采样模型( F" ? n3 d+ i4 L- R) D
6-7案例：影评情感分类(数据/ y5 o1 U6 b8 `* s( B% ]
7-1基于词袋模型训练分类器; \; M! J* M5 d
7-2准备word2vec输入数据
2 J+ o% F# O' W+ _. v( w, R7-3使用gensim构建word2
5 g# r5 ^% ~* ]9 _, x Y5 `4 k; q3 M7-4tfidf原理
( `6 O' B4 d* ]7 D6 [$ I7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 C) Y1 v$ [* j b7 A# }
7-6GAN网络结构定义
3 y$ \5 x& ^5 f4 H! A7-7 Gan迭代生成# H! T6 ]" B* Z% h8 [5 }, p
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! z/ V1 h& V; N( H9 p: @
7-9DCGAN网络细节( F1 N8 W6 D1 X( O
8-1 RNN网络架构 ?% ^1 V. [7 s2 s% h
8-2LSTM网络架构3 y& J$ x: J+ r) ] z8 t7 D
8-3案例：使用LSTM进行情
: e, e2 j% q% c; m9 s) G2 e8-4情感数据集处理
. O' e/ U9 X8 p8-5基于word2vec的LSTM模型) |" J5 T1 k1 f1 S4 v: P
8-6趣味网络串讲（数据代8 ]5 i. N% f, c- a) T- X8 \
8-7课后讨论版
) u3 c6 i. w1 t; N* A. N6 l
) {" y& |- g6 E* ~
9 `* }7 [7 a. T3 i〖下载地址〗1 ]3 k% Y% [( i; A
8 q/ m$ ]% A# K% V3 a& R! ]〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗 L- Q" f3 A8 }" M& G
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