2 D, ]; Y# h: A! ]" H- ?6 M2 `2 a* [
7 B- e8 L4 e6 \2 S) U0 N〖课程介绍〗0 {: t9 R J; a; 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+ a/ J8 W* F2 G$ T' G2 M7 [
5 Y6 A% x" V; v2 e7 J) F〖课程目录〗
0 C5 w8 n l( [1-1课程概述与环境配置/ ?( _1 @9 z% x
1-2深度学习与人工智能概述
- b1 ^. _* y5 H( e. |1-3机器学习常规套路
3 z8 W9 g: @0 U, v& {4 n, Q9 T1-4K近邻与交叉验证3 H5 }5 [$ T9 T; `0 v
1-5得分函数
% n4 d, z# g* D Q1-6损失函数1 B# i6 L4 j) Q1 e) W5 b. Z
1-7softmax分类器
- c7 {6 c- d' ?, }1-8课后讨论与答疑
7 b5 _0 @ j- Y* v2-1梯度下降原理-7 k2 [# k; c& l. ]! j% R3 M
2-2学习率的作用-
* _, N( @$ l' S- \2-3反向传播-
A* g) n9 S: v4 E( v$ L1 B2-4神经网络基础架构-9 X* l& k- c0 i
2-5神经网络实例演示-$ G' Z$ O4 u/ b5 v8 d" S3 `) h4 g- P
2-6正则化与激活函数
3 K+ ]4 ]" Q+ B& Q! w+ [% o2-7drop-out
# v7 t' O' L8 ?. c2-8课后讨论6 }, J V! _$ z# t. P2 w. h
3-1tensorflow安装
8 |, h' y- y1 \" K3-2tensorflow基本套路1 _. W7 a! `9 ?
3-3tensorflow常用操作
" z; C3 f! b" q B5 _2 C B3-4tensorflow实现线性回归& Z3 U1 C2 b4 [$ B- z
3-5tensorflow实现手写字体
; Y# u$ u! }! v; u5 }1 a$ g3-6参数初始化
9 K' a% @% D5 X1 b) l: M3-7迭代完成训练9 P2 ^1 `1 n5 X. Q5 p2 v
3-8课后讨论8 \8 K% b# t: B
4-1卷积体征提取6 W/ u' D A. ` @6 o9 K" g' h( R& P
4-2卷积计算流程
* p. u$ m4 R. z4-3卷积层计算参数
' h4 U3 T) F& e) D4-4池化层操作* Y8 W/ L& e+ D! _/ p( ^1 v9 U6 e
4-5卷积网络整体架构/ O* y1 r0 j0 ]( p
4-6经典网络架构" t! n4 ^. m8 Z, B- B
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 ^; Q0 Q: D# H' w1 P4 s
5-2使用CNN训练mnist数* s" {' I% ?4 H& P
5-3卷积与池化操作
: N& W2 r& [* Z2 ~! }) h; P5-4定义卷积网络计算流程1 B t- q" I% U
5-5完成迭代训练 _- d: }2 c @% m, R* n
5-6验证码识别概述
J2 d) C8 K4 w% K# { Y+ y! H4 g5-7验证码识别流程. b1 r1 l; W3 c2 i
6-1自然语言处理与深度学; i @# ?' h2 x$ w4 `+ n
6-2语言模型
' n2 c, Y4 P" c' X6-3神经网络模型
! _4 u8 a- _- d. T) l; ?" R; i; Q6-4CBOW模型
2 s: m d* X* Y) L6-5参数更新: }" E; A; }% C# I
6-6负采样模型2 a& G1 r8 m1 K8 {
6-7案例：影评情感分类(数据
) ^4 u) d8 l n" c7-1基于词袋模型训练分类器& z2 N5 _5 E0 e/ O
7-2准备word2vec输入数据
# z+ a. s& [' |7 I+ ^- w5 ]9 V2 d7-3使用gensim构建word2
1 X" a, G) @/ p8 \7 n* L7-4tfidf原理! @9 x6 F9 L+ m# N8 `: L! _* }
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), q1 q- p. _8 j2 e$ u! T
7-6GAN网络结构定义
1 n. f' u) K0 i7-7 Gan迭代生成9 B/ A4 I2 d# h2 a" @$ x% j7 S( Q3 E
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# m, V( f# {+ ?7 W: d# H7 U+ }7-9DCGAN网络细节7 X3 y* z! ]9 `% q$ A2 q( y7 l" }
8-1 RNN网络架构
$ D+ o8 U; s4 _( R0 P; j, m8-2LSTM网络架构
4 S& m" w$ l: t8 Z% ^' J+ u8-3案例：使用LSTM进行情
/ v1 E1 j! \8 O- g: z( o0 b# i8-4情感数据集处理
& `+ `* Z7 R- ]7 k- p3 Q1 {8-5基于word2vec的LSTM模型
9 O$ e1 [3 \+ B. }$ J: E% G1 ~. s8-6趣味网络串讲（数据代9 F6 }. R! }9 j- d" |
8-7课后讨论版
) }- R6 J4 i9 p. o" ^2 y
2 C, b5 ~' f* q2 W
u$ S8 y7 N( Z8 s4 X, }〖下载地址〗
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$ x# Y( i0 |1 n9 O0 @/ D〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, K- c! c) I( o/ O; Q
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4 Y4 o0 X" t) K) D6 p6 S
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