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2 I1 ?, i' Y9 t〖课程介绍〗* G# G" `+ _ H7 i" O
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战9 ~, o7 s( t! e! g# Z
- Z/ F' `. o9 E1 I8 R2 k
〖课程目录〗9 g/ D4 G! I* P3 e
1-1课程概述与环境配置. i/ x% Z2 m4 T; K. x% y2 D, O3 }& Y
1-2深度学习与人工智能概述
2 O Y$ \) b. ~4 w0 s1-3机器学习常规套路4 y/ Q+ |9 K: ?. n" c' s) L
1-4K近邻与交叉验证
8 c" e( d' X, D1-5得分函数6 n! m; ?' a5 B T! |- k# ?0 T
1-6损失函数
$ V' ? o3 i7 |" A' p- w1-7softmax分类器! I1 N8 t/ j+ U7 W& N2 p* G# e6 M
1-8课后讨论与答疑/ U( i9 |% D! U. u7 O
2-1梯度下降原理-9 w$ C" x1 c% f
2-2学习率的作用-: L) ]# \! V5 a' r- U& w3 Z" e
2-3反向传播-8 F; D% P& A, n; f9 B! f- \1 H6 C
2-4神经网络基础架构-0 q* ~0 ?) {" y
2-5神经网络实例演示-
" D# o7 Y: X- C2-6正则化与激活函数# i! N" a! d" Z! U, ~
2-7drop-out
3 @, p( {: A% \$ y, S* y' |. w2-8课后讨论
- H' o9 }) m |( i+ O1 ?9 O8 l3-1tensorflow安装
$ F" R+ H- |% Q3-2tensorflow基本套路
# s# R- u3 z* }& U3-3tensorflow常用操作6 U% Y' M& A7 @0 y3 Z6 S
3-4tensorflow实现线性回归% a+ o/ A. p6 s w8 L# Y
3-5tensorflow实现手写字体
6 |, u. x: T( g9 A6 a3-6参数初始化! u9 ?4 J/ l9 A" J
3-7迭代完成训练
- S" V8 p2 }4 E+ x4 ?3-8课后讨论( H& i& H0 ^! }% \( }3 t
4-1卷积体征提取
3 h7 {! ^7 e+ F( s/ H6 h( y4-2卷积计算流程
* m4 O7 ? C- @. J9 Z" R4-3卷积层计算参数" a4 N( O" U8 y
4-4池化层操作
$ ]& b7 S: U+ B/ l6 K0 t3 d8 m8 h4-5卷积网络整体架构1 ?8 p+ _8 H. i1 ?6 ~- I
4-6经典网络架构
0 ~* m) V6 S5 I1 w2 N/ k5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）6 J1 y2 n/ l1 U; j! \- }: @
5-2使用CNN训练mnist数
7 h" |" {2 N) g* D5-3卷积与池化操作6 p( p* f. G0 u8 u
5-4定义卷积网络计算流程( t& B7 R/ B, e, a3 G& H
5-5完成迭代训练
0 o; w$ T4 M T. _9 s5-6验证码识别概述) T. a- x4 g$ i* L; x) D" P
5-7验证码识别流程! T3 d! l, F: I2 Y2 l! O2 | C. V
6-1自然语言处理与深度学3 j6 ^# c2 a* G, m0 c$ U7 D8 l
6-2语言模型
% t' H4 s1 y$ c( {( d, E) q: f6-3神经网络模型6 ~( i/ X9 C; n
6-4CBOW模型/ F! `; Y2 a8 N: E9 o: S
6-5参数更新; F" _7 L- x1 x f% U/ N! ~/ u
6-6负采样模型" ^5 u, |: D& t/ E' D
6-7案例：影评情感分类(数据
# a+ |1 ? I$ r2 t& P. _7-1基于词袋模型训练分类器; K; ]# N/ V/ v4 R5 U5 H; s& T
7-2准备word2vec输入数据) Y0 `* K9 u7 Z7 k5 ]
7-3使用gensim构建word2
4 q& G" v) Z2 b$ C8 j: i2 h- T( R7-4tfidf原理8 z7 i. _( m- W1 ^
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)% f( x+ ]- u6 b
7-6GAN网络结构定义( ?* e0 q2 g+ d+ b3 M0 [ h: i
7-7 Gan迭代生成! f' T/ X5 I7 q& |+ K- [: w' T
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- v- u4 x$ i" z
7-9DCGAN网络细节
" F: J9 b" b: D% A% k8-1 RNN网络架构$ S" t5 F3 {0 z# e4 u f
8-2LSTM网络架构9 D* Z3 V: A8 N( \
8-3案例：使用LSTM进行情
5 C( V& }. k( R7 i/ K: Q8-4情感数据集处理
7 K0 M3 l$ e# s, ` \8-5基于word2vec的LSTM模型& N1 g3 v2 ~5 B- ~8 _
8-6趣味网络串讲（数据代
8 l6 F" h& \, L0 k% L4 \: Q1 T8-7课后讨论版1 ~0 g2 `0 H% Z) X; Q0 V! p5 R' H
- A# U- G9 ^; n, t3 z5 M( N' D0 Y
6 Y1 W0 Y; V! p; @& s1 R0 R〖下载地址〗
7 ^4 x% |3 P. X
6 M+ M0 O X' C) `# E〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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