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〖课程介绍〗9 W8 G/ k; d& K* w+ `$ ~
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 m& }$ B% x% N1 i$ v8 f
* q* {' w3 x' y# ?, I0 E2 J: L
〖课程目录〗
7 ?" X+ n v1 L1-1课程概述与环境配置
6 ?) [/ o6 l4 ]8 l4 _2 r1-2深度学习与人工智能概述& h4 i9 a8 S, a! @0 U2 N
1-3机器学习常规套路
4 u6 H' }/ X; Z/ O5 G2 M/ `1-4K近邻与交叉验证/ [3 e7 ]; u; p! Z8 O
1-5得分函数
, d+ H1 b. x' ]! r1-6损失函数( d+ G5 n1 o: `% r/ e6 L2 }
1-7softmax分类器( F- ~0 `+ [% W6 H" H* p H+ o
1-8课后讨论与答疑! B# p+ q$ A* t+ m; n6 B0 r7 T' p
2-1梯度下降原理-: ^/ L. u- g$ L. }
2-2学习率的作用-
) g6 Y2 s h" T ^5 G3 h2-3反向传播-( T/ D4 i/ O- }! `0 ^
2-4神经网络基础架构-
. A) w$ f# Q6 k+ x* \" u. A, P% ]+ Z2-5神经网络实例演示-! k, D8 ]9 V8 i$ w) m
2-6正则化与激活函数$ z C5 c: d0 ]; L. G) l9 i
2-7drop-out
! }5 W$ h2 ~" ?2-8课后讨论6 w; C6 k0 ]+ g& G+ w/ @
3-1tensorflow安装
3 R/ z" S+ w) C1 w/ p3-2tensorflow基本套路
. l1 T1 Z' J9 a3-3tensorflow常用操作# I& ^- _0 p: C4 K5 O, {0 f U
3-4tensorflow实现线性回归
8 u# s/ h9 _/ a1 H3-5tensorflow实现手写字体" R) d. f! V& e) n% K
3-6参数初始化/ J4 f0 A; K5 H( ^. ]
3-7迭代完成训练
0 E! b D* ?" v/ l. }/ ^( N; Q& Y3-8课后讨论! Y1 b- Y q0 w1 B2 t3 ?, C
4-1卷积体征提取* D: K N; m7 p" U# b4 k8 ]
4-2卷积计算流程
7 x# R/ p2 g2 t, t4-3卷积层计算参数
+ a7 c* H7 \ h: _) J1 v4-4池化层操作
, i. ~5 [ a: L4-5卷积网络整体架构4 R, X; |" s' E( T
4-6经典网络架构9 B3 e' h h1 z& J9 B7 P( N
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" v0 a4 H, ?* u) x+ e! P
5-2使用CNN训练mnist数
' \# Q4 i' V9 t. g ]7 w1 Y5-3卷积与池化操作
$ {6 b- h4 \2 B/ H: {; ~5-4定义卷积网络计算流程2 x; M- _3 d# j7 t' `
5-5完成迭代训练 w; S) s U" V* A
5-6验证码识别概述5 \ j' G; P5 q3 Q
5-7验证码识别流程2 t- M0 q( ~1 r' F. ?, M4 t# F
6-1自然语言处理与深度学
* S; N7 ]+ q3 j3 h. Z6-2语言模型
( U5 Y4 {- A' B6-3神经网络模型% ?$ X! O# L- A3 `/ f- J; r
6-4CBOW模型# g) h1 {6 z) t
6-5参数更新0 ]+ U8 g- r( ^1 j: Y5 ] ~
6-6负采样模型' R& X' M. P, O! w
6-7案例：影评情感分类(数据2 J7 P4 e5 j2 ~# [) `1 \, t
7-1基于词袋模型训练分类器
9 y) } ~3 f* T& J' w; C7 j7-2准备word2vec输入数据7 K" [ g* @8 |; U* _, {
7-3使用gensim构建word2
: A3 h8 Q' P1 z* N0 R9 F: F2 \5 [! |7-4tfidf原理
' n# f7 R& v" q2 o3 s7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) H$ Y& c" k4 x5 j, `- M9 W9 `7-6GAN网络结构定义
3 A( z, x) r" v; ]3 h( h7-7 Gan迭代生成
: S: z1 ] l. S. b. o7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, U) w% n# D2 E" Z
7-9DCGAN网络细节" L6 L* g0 c) n$ x1 q
8-1 RNN网络架构1 {$ u) z0 W" r- y
8-2LSTM网络架构5 l% h9 {1 ?8 l8 c( ~7 z* D
8-3案例：使用LSTM进行情* x2 g1 H* n N" v2 C$ s- Q
8-4情感数据集处理
+ U2 u1 a' t @4 a! G4 e8-5基于word2vec的LSTM模型
$ Y7 x! H) L$ N% h8-6趣味网络串讲（数据代$ y4 ~6 B0 i, \ {# Z4 ^6 p
8-7课后讨论版
q% _9 ?6 J1 Z2 O) R' |! S& F' i! o: G* T4 W
/ Y2 W: @" V7 V& ?〖下载地址〗
& s) m) O" [1 m6 O3 X* D
/ x9 G5 K& @ R3 r" r# O7 k) E% T〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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