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〖课程介绍〗
. g! g& H& i+ o/ ?0 T3 X$ I此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战- Q7 h5 y% ~/ F) H' h
5 m2 m$ G; D5 \- J) f〖课程目录〗* F/ q! Y- W6 _4 O0 P, @
1-1课程概述与环境配置
, W4 ]% B' u: E4 s# m4 O b1-2深度学习与人工智能概述
. o- l4 c: K8 h3 S* S; [1-3机器学习常规套路+ Q; ?# }% X& u. y
1-4K近邻与交叉验证4 s7 w; l4 S' ~
1-5得分函数1 o! g5 J3 ]. p) r& @, \/ ?
1-6损失函数
* i7 b' [" ~* m, A0 R" F9 F1-7softmax分类器
5 E* }! [0 I% W2 t# [1-8课后讨论与答疑
3 k4 H8 }1 J) H; t: m9 u- P; e2-1梯度下降原理-
) q( {8 K3 B [2-2学习率的作用-
- x; f1 K* q: S' p2-3反向传播-
% T% b' w6 u- D* a2-4神经网络基础架构-7 T# |2 e+ ]; S% _
2-5神经网络实例演示-- d g5 [1 x# I1 Y+ X9 L1 j
2-6正则化与激活函数" \3 w/ e7 O7 f W' r- E
2-7drop-out
! r& s9 B- G# l' T9 Q2 z2-8课后讨论; s; T, J5 c, a. z, P
3-1tensorflow安装
8 K9 X! \. ]+ L3-2tensorflow基本套路9 j1 M! W+ C# I, G0 F# m4 ]; S$ {
3-3tensorflow常用操作
; j" k$ s c! m0 Y3-4tensorflow实现线性回归
; L4 z$ @5 {8 x; m3-5tensorflow实现手写字体$ i$ |" l( R9 z2 S. g: n' \* s
3-6参数初始化
( v3 \" G. b2 b$ e$ g* b3-7迭代完成训练( i- P( V8 w$ R" W/ D: g" ]
3-8课后讨论
) O4 _- V. n: j- q& y) F5 T1 P- z4-1卷积体征提取
4 x1 r- U* K; H( q) @6 b+ {9 D4-2卷积计算流程
- u& H& f6 X- d2 {6 @& d: C4-3卷积层计算参数
& d) B& R) P$ X D9 z4-4池化层操作$ ~3 J" _( ^* n& w
4-5卷积网络整体架构8 [8 [" W8 ~) N! y. K j
4-6经典网络架构
% E4 t& t B; r# e% N0 t5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ R) d1 A/ L1 l' n) O9 ` Z5-2使用CNN训练mnist数+ }0 p) }: X+ j
5-3卷积与池化操作
) \( @' i, b- b, n5-4定义卷积网络计算流程
) g! ]& @; e% j* S3 y- ]' e9 q+ M- V5-5完成迭代训练
; r8 `( a1 d9 U- A5-6验证码识别概述; S# O) q) [9 `# ]. |) c {) d+ b
5-7验证码识别流程" h% d3 b& @! p/ [) v# G$ _/ h1 j
6-1自然语言处理与深度学
! x$ v- Z5 j: _6 ^) y6-2语言模型- l% A' v& t; p! {
6-3神经网络模型! D2 V/ ^% t! _4 T
6-4CBOW模型* W- S6 S9 J' z6 b9 g7 u
6-5参数更新 t$ c( [* P* ]7 Z3 Z
6-6负采样模型" B4 d/ n+ S' i& B, d+ s" g
6-7案例：影评情感分类(数据
; F; ]$ W6 F' Q9 X' g3 Q7-1基于词袋模型训练分类器
# m4 H# I' q/ c; @, f% Q7-2准备word2vec输入数据
; {1 |! b3 V. `7 W7-3使用gensim构建word21 \' k8 R1 P% x. Y" }6 B
7-4tfidf原理2 }% ?$ @, g) D" @# v; D
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 z9 Z0 ?& @4 I" p) y* x
7-6GAN网络结构定义1 V( ~# q' Z9 N* Z
7-7 Gan迭代生成
1 E& ?3 M9 _( f0 a% ^6 m7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' `4 s( X5 z6 Z3 \: P2 v( Q
7-9DCGAN网络细节
8 |* E5 F- I8 R0 M/ P" i8-1 RNN网络架构& O2 v! u z) ^
8-2LSTM网络架构$ r. E: ?0 ^$ d, t: y$ o: C$ o$ N) N
8-3案例：使用LSTM进行情$ n0 P) K+ h) u
8-4情感数据集处理3 U, Q. }" F, z% c5 ~, \
8-5基于word2vec的LSTM模型# M9 p& Z/ b( [' b# B; v
8-6趣味网络串讲（数据代7 f4 k u5 @% B# C
8-7课后讨论版7 m0 d! b: k# m. n8 p
' y! Z# y1 n/ N6 ?. Y
- \6 M m1 J+ o+ X9 ^ C" g
〖下载地址〗
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& B) X! @( Q: `. x〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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