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3 s- x- E% q. d4 P8 a; f〖课程介绍〗( R+ a# }9 v' ^% P6 B3 V8 O7 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+ e# v D/ B# q+ G! _5 b. O8 i* X
% x2 i) d5 `: ]! x6 ~
〖课程目录〗
3 E; F4 [6 V) z3 c* ?9 ~) X6 o( B1-1课程概述与环境配置
9 d8 H6 w1 w* S% T- C1 c! M' V1-2深度学习与人工智能概述3 A& L- B1 w! `3 e- a, T p6 r
1-3机器学习常规套路' w7 k& l+ \' f& g& b2 n
1-4K近邻与交叉验证& V% H, v9 B5 n% _( o! p% m1 s
1-5得分函数
5 p; I0 E0 V7 N5 V: t1 S: A8 w1 `1-6损失函数& W7 w# E* s: i* U8 v
1-7softmax分类器
$ n' z- F; E" `0 }, g1-8课后讨论与答疑: K" i1 Y s& ?3 ?2 k) O
2-1梯度下降原理-2 u. t% P( w ?- l+ ^
2-2学习率的作用-& l8 d ^, W& R! D* d. W- [ S) j
2-3反向传播-, m5 W0 j( V Y8 o
2-4神经网络基础架构-1 V# E+ y! x$ H8 y" A/ H+ x
2-5神经网络实例演示-4 @' u( ^2 t! x( L
2-6正则化与激活函数' K$ b+ j7 e' c8 `* i" M3 J
2-7drop-out' v" x8 D- t1 N" v- Y
2-8课后讨论, z. t9 n! U" A" d# R
3-1tensorflow安装
% L4 s% m# P; F( F! Q, d3-2tensorflow基本套路7 ^$ [. j! n$ t3 M% {" B, d
3-3tensorflow常用操作
' c2 J0 U7 f1 R# V3-4tensorflow实现线性回归
4 t$ U+ t D( `& {( e3-5tensorflow实现手写字体( p2 a" h! B) j: @4 M: c n V2 e
3-6参数初始化
7 b% D# _# j n* l @3-7迭代完成训练. f. q. ?* p( B# d2 s2 ^, ~
3-8课后讨论
! l8 `- Y3 x8 M7 y6 B4-1卷积体征提取: X) p4 ?; H) D2 ^6 Z
4-2卷积计算流程" r- ~3 q% Q6 c' R G
4-3卷积层计算参数
3 y5 ?( s2 p, @6 [# g# V1 v% b4-4池化层操作8 `( z1 f7 N/ }4 f/ b3 ^) J$ m
4-5卷积网络整体架构
3 M5 @2 [9 O# U. _3 G0 s6 B& R4-6经典网络架构( H7 K4 |3 G8 H) }7 P
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 [$ ?6 ?5 |! ?( f4 s3 e8 E: T5-2使用CNN训练mnist数9 @" \4 p2 e5 @! W/ J' O+ E6 d, ^
5-3卷积与池化操作8 W8 Z& v0 i1 p' Z
5-4定义卷积网络计算流程
1 a3 ?' N" D+ e& {7 `8 U5-5完成迭代训练9 J+ Q4 c0 s6 N, l
5-6验证码识别概述
M2 [: w: k1 h# ]5-7验证码识别流程; l% P+ \$ h" W5 T
6-1自然语言处理与深度学
: c& |( j0 k& _6 D* B6-2语言模型4 O# Z: U6 q+ [+ e
6-3神经网络模型
" [- o1 g% e5 k6-4CBOW模型! M/ Z0 i) A( c' X/ J1 f$ w' F8 m
6-5参数更新( W0 N* A7 w6 X* v" g
6-6负采样模型; v) u; F8 ~( b- u& \( W6 h
6-7案例：影评情感分类(数据' R- D9 j4 [& u) ^2 o0 A( |, B
7-1基于词袋模型训练分类器
9 |6 c; R; `9 |7-2准备word2vec输入数据
4 g5 V! T: U0 a) |$ O& l/ u& |0 x( }- |7-3使用gensim构建word20 a( d! s* \: q% @9 a
7-4tfidf原理1 @0 O9 Y- c7 ?. V
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! y8 y" _: I% y h* ~
7-6GAN网络结构定义; D1 D1 ?/ b3 K6 ^1 s# S7 p
7-7 Gan迭代生成0 _; d7 Y& T. x, Y0 K3 |: D
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- z; L7 O& a! Z, M |
7-9DCGAN网络细节9 ]: K) q2 N( ?
8-1 RNN网络架构. e# p+ O5 _8 I/ r! ^; U5 M
8-2LSTM网络架构: G; p" H# A5 p( K2 T+ b3 a
8-3案例：使用LSTM进行情3 k( `) V0 ]+ K
8-4情感数据集处理# \( A2 p3 E+ q1 U1 R2 V0 s
8-5基于word2vec的LSTM模型+ o; w$ a6 X1 ?0 L
8-6趣味网络串讲（数据代
* e' G: ~* p2 @% x3 I4 y. X- m/ v8-7课后讨论版+ Y, L, b% ]- J3 k8 _
3 K1 S6 B( Q( f* a' k4 c3 E
6 p7 Z+ G. |) A3 e〖下载地址〗
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0 h9 ^6 J9 U8 ]! e+ K〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗2 P$ y! g( c% @" |' I0 x
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