* h0 N( q0 q9 ]3 |9 g( \; ?0 m2 F& p, S2 \! E- d
〖课程介绍〗" h' Z F9 K6 G$ _
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% @1 v4 d; ?" e: J- F9 P3 m( b0 p
% C9 ?( C5 s" E( W8 P0 d: r〖课程目录〗( ?1 _' d7 d4 }
1-1课程概述与环境配置
2 w" W% T; P. \2 M. H" @8 y7 o1-2深度学习与人工智能概述
3 B. b2 h, c9 I8 k, m9 [" F2 o% u$ D1-3机器学习常规套路& \0 i2 Q8 n3 j& Q9 W4 y3 u* b" u% D
1-4K近邻与交叉验证; v, s( Y# p- v6 i$ c" C! t
1-5得分函数
9 ], X5 Y& F$ f& J6 A% l. h) r! J' t1-6损失函数/ p, M. T. ^9 K$ H! ~! a s% D5 Q8 v
1-7softmax分类器
$ p9 ~) u6 O8 n" Y. a" l1-8课后讨论与答疑
0 V7 B6 r& }3 s/ ^2-1梯度下降原理-$ u; g! u. [; P/ ~& `7 B
2-2学习率的作用-) `) v/ f" j# E4 Z
2-3反向传播-) C" `5 E8 Z+ z T- Q& O
2-4神经网络基础架构-
( a+ q- \6 Z, l5 T2-5神经网络实例演示-
$ ]/ R7 t0 O$ X2-6正则化与激活函数: ^ k4 B% N# g3 ~( s
2-7drop-out
3 [* ?$ J; w' _+ k2-8课后讨论
1 Y+ m8 @2 S& D1 N" p) _* p) G3-1tensorflow安装' {- Q9 o4 \3 X5 ~4 ^& b
3-2tensorflow基本套路
J. h( l. {1 s! d- U. j* Q1 q3-3tensorflow常用操作
) S+ V3 S, O% C5 k, D7 S1 O3-4tensorflow实现线性回归
# I# \; Y7 I' u+ Y' L% {3-5tensorflow实现手写字体9 ^5 p5 \+ n+ N) l+ W
3-6参数初始化6 Y. a, h# u1 i5 i: m
3-7迭代完成训练! X3 P$ I! L, y d" h9 t, A' C6 g
3-8课后讨论
( v6 B$ B6 @& I; ^" F* I4-1卷积体征提取
7 A9 N- U0 `0 ~4-2卷积计算流程# Z9 @( `4 m0 ?7 H4 c! {$ e! h/ y
4-3卷积层计算参数' L" }2 ?/ ]. g1 V3 H
4-4池化层操作& L9 _0 w' m. N0 t
4-5卷积网络整体架构7 B+ F: S! `% U: u2 G
4-6经典网络架构) G$ h% f" L; g1 `4 A) l: j. ^
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 O/ ^; r: `% C3 }. {# F) Z0 s
5-2使用CNN训练mnist数8 y- l/ E+ M4 N1 _0 {" N. n3 B8 H
5-3卷积与池化操作
O- k( Q' q; m' b" u5-4定义卷积网络计算流程
B- A9 R: J7 n0 j; u! i5-5完成迭代训练4 C3 l* C5 J3 i6 w, t: g
5-6验证码识别概述
' X6 g; f3 |: p2 F) R; C1 _5-7验证码识别流程
5 d6 G' M6 y7 ^6-1自然语言处理与深度学$ q8 C% z# X' q: w4 i
6-2语言模型# Y' p) M3 ^7 N. H# \; h1 B3 @" ]
6-3神经网络模型
5 k6 }. ^7 ~& g" [7 q T- c: O" Z6-4CBOW模型
[' [. N4 M5 R. Y. b7 U6-5参数更新
! `& {! z# L+ w# A# C2 n6 m4 R6-6负采样模型; j7 t- h, C$ T# F( I: d5 B
6-7案例：影评情感分类(数据
9 w; ], z+ V }7-1基于词袋模型训练分类器
& ~' Q) Z% H3 `& N. F7-2准备word2vec输入数据
6 L+ v" X* \4 ?! y q7-3使用gensim构建word2
( P0 L1 R: a [" i7-4tfidf原理
! z( @4 v3 i* N+ {7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---): [* s0 j6 O+ R
7-6GAN网络结构定义
; m: c' ~# R. B3 V/ M/ z7-7 Gan迭代生成7 z8 Z* ^/ x4 K$ ~- | d
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 C% C3 ?2 N) J/ }
7-9DCGAN网络细节- [# E! Y5 \" Z3 @
8-1 RNN网络架构' `0 q; A7 M8 K+ r% l
8-2LSTM网络架构
/ W6 A- w5 |9 {' M& l6 |. B0 }8-3案例：使用LSTM进行情
7 x* w/ `- D% S$ \; X4 H8-4情感数据集处理
, K) ~0 \1 U' m) }3 j1 R8-5基于word2vec的LSTM模型# P3 d2 j4 \+ r) k' }( P8 |
8-6趣味网络串讲（数据代
" Q! k7 @+ b9 c3 p' S8-7课后讨论版
* k5 i! k# H+ B5 I0 ^. g$ p) u/ V( B/ C }4 r+ O
/ ?# F0 Q, x2 D+ Z7 m. v〖下载地址〗9 I& i% b9 D( v. t: {" o
( J6 ?( j8 Z6 |" D, }4 [. U6 F( t' v〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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