3 l Q. q, z$ l$ \: M
* h) }5 y# b6 d0 p# V0 ]〖课程介绍〗
5 c5 x) U, p# [2 Z7 Y( 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
& W! G7 s. }# B# [$ S; ]4 O2 @6 ]6 _
〖课程目录〗
- b3 o3 y5 p8 Y% W: P* E1-1课程概述与环境配置9 s: ?: |- ~4 B/ T: }5 h# W5 I
1-2深度学习与人工智能概述
0 n g& u1 ]3 L @ _1 }( m1-3机器学习常规套路; Z7 {9 W! [& H' }
1-4K近邻与交叉验证$ A$ N1 X2 N( s+ r G5 W. t w
1-5得分函数
2 O/ _2 o+ f$ n1-6损失函数3 g% T3 }/ \* N6 V/ Z
1-7softmax分类器
+ O7 Z( {3 H" V% n a1-8课后讨论与答疑8 N& {$ N- i3 Q, n% ? X3 O3 e8 x% L: b
2-1梯度下降原理-
; m9 b1 x% C/ {' u% c" D2-2学习率的作用-( r/ f. l, H9 c: j% z( \
2-3反向传播-# e+ }2 X% ^3 d8 @6 Z# d6 Q
2-4神经网络基础架构-, e: G( u' ~$ J) t( Z
2-5神经网络实例演示-) r8 t/ C7 H4 P5 ^. ?- Y
2-6正则化与激活函数0 P( o3 H6 t- Y; ?1 b
2-7drop-out
+ K; w) l: U. J% B) p2-8课后讨论
6 c6 r$ Z& p# s# O- b, s3-1tensorflow安装- v) X4 D! @, a- Z+ f- d# N( S
3-2tensorflow基本套路! l: y8 O* a" |0 {4 h8 T
3-3tensorflow常用操作
! Q/ a. J# r; {& S3-4tensorflow实现线性回归
& j% Y6 s# U# \6 [) y( ? K: p+ F3-5tensorflow实现手写字体 V9 r) c7 H# D9 d/ Q
3-6参数初始化3 l K7 ?& R9 J% \% T5 I
3-7迭代完成训练" @) I& Y5 P7 ~. f
3-8课后讨论
6 b0 A, J# {9 R6 Y4-1卷积体征提取! G+ y. y9 w) ]
4-2卷积计算流程# R- ]2 W1 T! `/ I8 F4 r
4-3卷积层计算参数" O: u$ M9 f. i# D' t
4-4池化层操作
, }2 M- K6 D, s4-5卷积网络整体架构
z! m' P& a9 [6 |4-6经典网络架构
# a& q5 P. J5 ]3 q5 s" e3 L5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 M; z+ C: C9 P
5-2使用CNN训练mnist数
" R& C& _% k- p# u5-3卷积与池化操作* t. g, ]$ q% \5 B, @9 T7 h
5-4定义卷积网络计算流程
9 W; R6 p: ]& ~2 L u5-5完成迭代训练
' t6 L w3 d% ?7 F' T5-6验证码识别概述
$ \4 N$ ?+ d. Q. S' G K b$ r5-7验证码识别流程1 ^) l& v9 J# u- V
6-1自然语言处理与深度学
) B4 F2 \- m* `- ^6-2语言模型
4 \8 s$ L6 ~0 Q! p6-3神经网络模型
% l& Z0 s# s* m3 H$ w7 L: i# ^! ~6-4CBOW模型
8 i6 z9 ^% U* W5 L6-5参数更新
7 \1 \$ {5 H% _0 o7 L6-6负采样模型& I/ I" f$ }" F0 w/ A3 s1 ?
6-7案例：影评情感分类(数据
, Y b' v4 y$ F7-1基于词袋模型训练分类器5 f% w& }& h& n. D; h/ A# [
7-2准备word2vec输入数据! L9 B; i7 x: h* h
7-3使用gensim构建word2, @8 t- D/ K; i: n/ p. P
7-4tfidf原理6 y* }- R6 y% _
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' ~( S, ~9 E4 t! r1 n/ P7-6GAN网络结构定义0 S/ N5 ^: m9 _3 J
7-7 Gan迭代生成, J' t+ O n# m
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 {+ S8 l; M6 s- N& A
7-9DCGAN网络细节# D; D5 a0 m6 ?) F: b
8-1 RNN网络架构
$ y4 \3 f' H* H' F4 g8-2LSTM网络架构
0 L! o1 A- G' z, n$ Y. \- f" U8-3案例：使用LSTM进行情
3 ^$ B1 H8 v9 v" C) h/ D8-4情感数据集处理
% y4 t* Y& S. u8-5基于word2vec的LSTM模型0 b5 T, b& s: `4 c
8-6趣味网络串讲（数据代. _+ ~# N# j0 E, V' k
8-7课后讨论版9 n2 x3 |0 G& X! _1 s4 X0 x4 C
% i4 p3 }# j3 t; T$ V1 Z8 @; B' L$ X3 Y9 r
〖下载地址〗3 b1 ]" J; A8 G0 a+ |* b4 b
7 r$ o, A1 M& A〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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