1 c4 @; b4 r* t8 u/ v$ i4 k" u( n# _
) y* l$ B0 h5 a a% D9 ?
〖课程介绍〗" U) L) o7 T$ N' T+ R: Z
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 k2 u9 ^' U* w2 N- M
5 ]! {- ]6 a* ^% Q0 O〖课程目录〗
2 h* Q, x# S S2 x- Z( u" M1-1课程概述与环境配置3 K8 }/ U, `/ Q3 P$ g* e, ]3 d
1-2深度学习与人工智能概述8 H! M. Y8 ^5 k- s
1-3机器学习常规套路
6 C& m6 J Y9 Y$ {6 t; M; E1-4K近邻与交叉验证
' V+ o0 n* a5 c3 `2 o, L1-5得分函数
( c, v5 \( a8 A0 c# N1-6损失函数
4 [- H' P# i& v7 R1-7softmax分类器
5 q p& A& T" U( L) t; g1-8课后讨论与答疑
6 C, U% n+ F2 i0 K, }2-1梯度下降原理-# k* b6 e+ M' x3 h4 D" q t( e# O. O
2-2学习率的作用-
4 B ~* q7 c+ P6 F2-3反向传播- @& X/ I9 s$ L0 X4 R
2-4神经网络基础架构-
) f- W$ A3 D3 m8 b2-5神经网络实例演示-# ` j9 ^3 G4 y0 n4 l
2-6正则化与激活函数# y' F& z. [) N' z4 i- L
2-7drop-out
: u7 X. B3 y6 @& m' N d2-8课后讨论8 U7 E' p$ V) ^& ~5 F" q. c7 g+ Z
3-1tensorflow安装# b0 b3 Y8 \7 I) {
3-2tensorflow基本套路9 c0 Z! y" `1 B; }
3-3tensorflow常用操作; A$ D4 y. K+ K
3-4tensorflow实现线性回归. v+ ~" r, R, e2 Y1 V5 C
3-5tensorflow实现手写字体 m& G* B6 J) Q7 H) Q
3-6参数初始化. F1 ?/ q1 w6 q! v9 c# n
3-7迭代完成训练0 H" F4 Y) Q( ]0 S) ~ E/ W4 N# D
3-8课后讨论7 e! A2 ]/ j; h& w5 O& R9 B
4-1卷积体征提取! S- n9 ~& F: V3 N, w, t6 g
4-2卷积计算流程
7 R% F R8 g. r q4-3卷积层计算参数
# E/ R- }( C3 x1 i" q6 ~& S4-4池化层操作6 `. R& M4 J$ C' C9 [! w
4-5卷积网络整体架构3 E% H: q3 Q7 V4 K, j0 b! M9 y
4-6经典网络架构* f# w6 n7 R' }3 Z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. w4 Y# s& ?4 E9 K4 ^$ z3 J5-2使用CNN训练mnist数
1 P+ u8 j" M/ c% w! D+ t J5-3卷积与池化操作' R" p: L# s2 r& M" b: u' b- p
5-4定义卷积网络计算流程
$ P, _- ]4 t2 _3 j& ]5-5完成迭代训练
! `0 a& ?1 T" X7 E% y% ]- I& O( { f5-6验证码识别概述' R! B6 U9 |7 j1 z" F
5-7验证码识别流程, l) c' S- R+ \- _( v8 w2 f, r
6-1自然语言处理与深度学5 L/ w- N8 d! A; `. u
6-2语言模型
5 f7 s( g9 B/ ^: N3 d6-3神经网络模型
: u; f& X) h, P5 M6-4CBOW模型8 o G. h) _7 |! V q
6-5参数更新. J1 T1 i% o* m( A; W) }+ O* {
6-6负采样模型7 \. f" `' L/ B6 p
6-7案例：影评情感分类(数据
! w0 Q9 ^% }% ]* m9 Z7-1基于词袋模型训练分类器
3 I% f- `# C' W! B7-2准备word2vec输入数据4 m5 r! q W" M: Q/ q
7-3使用gensim构建word2& G5 v" e+ O! a% b& j
7-4tfidf原理, l% d2 K* q' b5 y d4 t2 z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( q# M& m4 F# F0 q5 `3 I& O) U7-6GAN网络结构定义$ _& P5 g. N8 i: U( ]
7-7 Gan迭代生成5 d3 Y! T' L. K& F9 L
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ P, f" p- g# a' ?( I; F7-9DCGAN网络细节
& T9 }! c3 w. F* j/ c8-1 RNN网络架构% v! R) {) L$ t* K; S! p/ ]7 j
8-2LSTM网络架构; D/ f7 f5 d0 ]* @
8-3案例：使用LSTM进行情
4 ]: i* N9 T$ Q. P8-4情感数据集处理
$ G) z3 x8 M5 ~7 ]0 G8-5基于word2vec的LSTM模型
7 T- k& A% q! Z% n# m P7 e2 m8-6趣味网络串讲（数据代: M, |2 @; N4 ? T: L$ X G9 L
8-7课后讨论版) Y' l& U: y1 }
, [ G% p, `3 B9 k' v4 q& M
, b1 p5 r8 m. Z% E( w7 i, |0 c' O〖下载地址〗
$ J$ d7 k1 j$ j
! u/ Q/ b5 _7 R! N$ i5 q7 ?$ S〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗) N. u( T7 ~: N7 L
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