5 I% u6 A; {$ w3 B
+ X; k. o& J! {* d$ e/ f4 c7 f% r〖课程介绍〗
) L m: E+ C( ?此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
! O# ^2 z. `" f' v1 Q' e" ?" G0 O4 J* X
〖课程目录〗" u5 O3 t& ~) s+ b5 {/ k" U
1-1课程概述与环境配置$ l/ k$ |$ f) L! V" g- Q
1-2深度学习与人工智能概述
; \% b. O' q: U1-3机器学习常规套路
# B4 F4 }" [6 S- s, r \5 z% F9 G. l1-4K近邻与交叉验证 t. i! c/ P7 x3 }# c; s/ g
1-5得分函数
: D9 N2 T, x6 ~2 \9 l: g1-6损失函数
/ Q: N& N) b# y3 F c5 }4 M1-7softmax分类器
9 t- G0 p. N/ G9 [7 ]. t$ v) F1-8课后讨论与答疑# t* P: b, p& N- X
2-1梯度下降原理-
( g1 ]6 Y8 }+ B% W( b7 P9 m% R2-2学习率的作用-
& N. P0 y, m& O$ H2 p5 P2-3反向传播-: }* M: T( q! P# T" Y
2-4神经网络基础架构-* y8 Y& g: i) c$ s P7 h
2-5神经网络实例演示-
5 [1 s3 p6 q0 @* l0 V9 t4 b2-6正则化与激活函数; {3 [' X, W6 u% C8 L+ N8 s' R
2-7drop-out
4 V) Q0 Y$ l& y5 M! Q) @* ]% x# M* X2-8课后讨论
" x/ F: T' F: B" G) |+ s- U1 m5 o" n3-1tensorflow安装
1 c9 q1 k& Q4 F) g W9 Z ]3-2tensorflow基本套路
8 t) K4 s$ U ?( j' C3-3tensorflow常用操作& N0 C& o3 q7 Z- o4 _
3-4tensorflow实现线性回归
$ L1 z4 h3 X8 }9 {* s7 x) e0 z9 V3-5tensorflow实现手写字体) k! }$ G, K+ a2 w# U, P
3-6参数初始化
1 Y1 _/ i# g& l& R4 ]) j+ J3-7迭代完成训练% ~' `# k9 l5 T
3-8课后讨论, Y& ~, z5 B3 j
4-1卷积体征提取
9 d n& g3 K" G4-2卷积计算流程
5 W$ d# K H: V4-3卷积层计算参数$ E. @3 e$ K4 K8 m1 X a
4-4池化层操作
+ A' k- T( i/ ^8 E' z4-5卷积网络整体架构
. H1 T$ _' q9 {' G- f/ I2 Q4-6经典网络架构: \9 J( m2 [/ _6 E, g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& k5 ?/ |0 A5 p
5-2使用CNN训练mnist数- g2 M3 S/ l* o& s# {1 R( S
5-3卷积与池化操作% C; V1 O2 G% \" q; U5 I" Q
5-4定义卷积网络计算流程
% j0 l' G+ c& U; F$ `3 k9 I5-5完成迭代训练
, U' b( b! O) B( a5-6验证码识别概述( S+ u* w$ s+ v! O' [, x7 A3 d
5-7验证码识别流程
9 I, f! S" O2 e3 _6-1自然语言处理与深度学
- a# L$ |# r; C) m6-2语言模型
8 f, W0 j; u' p# `0 i6-3神经网络模型
& l3 Z; a F. z( y+ h/ c6-4CBOW模型
- K' I4 Y6 n( q+ P4 ~8 a6-5参数更新* `: a7 _( Q/ h" E) W$ ^2 f- A
6-6负采样模型7 W! I+ W% g# c* w
6-7案例：影评情感分类(数据
- h; q! k/ S! V \! C0 X7-1基于词袋模型训练分类器
! p! C* c! I0 @7-2准备word2vec输入数据
# H& X; _9 l7 z, F7-3使用gensim构建word2
3 p1 m1 [$ M0 z4 H5 B7-4tfidf原理
" o3 v9 F1 c, z4 C, {# c2 T$ Q7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' d1 q& ], z1 o% s( K7-6GAN网络结构定义 T+ @( t6 p5 c2 Z1 U% p' I4 e
7-7 Gan迭代生成" K. V# y7 l( ?9 S9 ~! a! o3 F
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 e( k" p- g* Q0 j7-9DCGAN网络细节% G4 o E! x. J5 x4 t
8-1 RNN网络架构
' k' ^/ P" x$ ~( b. {0 Y5 H& }8-2LSTM网络架构
j" a7 t; C+ K8-3案例：使用LSTM进行情
6 I( } C, f6 z8 T8-4情感数据集处理9 G" g7 Y3 j3 Z
8-5基于word2vec的LSTM模型
" l6 h% J( y8 q: Y, b3 Z) T8-6趣味网络串讲（数据代
! B, P3 _: _& r2 y7 A8 ^ V* N a8 ^8-7课后讨论版( z1 s) H7 X6 K s4 |6 u( H [8 A
& k( H7 t8 v: u% H/ p
8 K& {: V/ h* |* T; Z6 C; s〖下载地址〗
( C/ h. Z; Y9 a+ d& V- y6 n- f
2 w$ n* x& z7 X1 J/ f; n〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗 K' ~/ g% i: L) ]6 I6 ~: T
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