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9 [% D7 [0 t4 n& D2 w) ~3 W1 i0 k) N〖课程介绍〗
5 d2 n8 J4 K. q" \5 }此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ g) Y: D! M/ H/ ]2 l8 Y7 F
; C0 _; a \- Q' A! d〖课程目录〗
) e1 |& l0 s2 y& d1 y" h8 h# N2 Q1-1课程概述与环境配置0 ]& H. ?' ^& h8 G8 P
1-2深度学习与人工智能概述
( c* V- V7 a- y+ [. Y# q0 H1 D1-3机器学习常规套路
1 ?: K- O! [% T! S/ \1-4K近邻与交叉验证
, y1 {( A, X2 c1-5得分函数0 B! ^# c% y5 r8 G
1-6损失函数+ ~5 B) A$ C/ M j- s
1-7softmax分类器5 r5 N% T' k0 w1 T8 L: s" Z
1-8课后讨论与答疑8 B3 a$ H. Y* @1 Q
2-1梯度下降原理-
4 t/ g, C1 {2 G5 ]7 p2-2学习率的作用-! X; C% Q0 o( } M1 v$ E
2-3反向传播-
% a1 K- C1 ?$ p2 h& a# H$ G2-4神经网络基础架构-! L8 U& s; Y8 R& J4 C/ [
2-5神经网络实例演示-
9 m( q$ m7 l6 @, X Z$ \2-6正则化与激活函数
) \# ~' d E$ Y& \1 h3 f! _2-7drop-out
: ]& g. u' J& a/ t2-8课后讨论
5 c5 b4 u4 D3 ]5 Q9 e3-1tensorflow安装
8 q! `3 |7 r9 c; w% Z3-2tensorflow基本套路' p6 ]2 L; x( U) `/ s6 S
3-3tensorflow常用操作2 E% i F& A. t9 h6 {. K
3-4tensorflow实现线性回归; b! L h9 Z& J* s' ^& q
3-5tensorflow实现手写字体
; G( ?* R+ |" q3-6参数初始化) D/ n6 B7 z* v; l% v% ~2 z
3-7迭代完成训练; j: Y& p4 p8 U& e- G8 R8 \
3-8课后讨论; x" r# @& e, \- d
4-1卷积体征提取
- G9 u; v1 u* m+ [$ `- i1 C4-2卷积计算流程
) m. L* O; q" a& ?8 q3 f3 a" b' J4-3卷积层计算参数% K- D: y( P/ I$ \
4-4池化层操作2 x0 Y3 V& s0 A4 g5 C
4-5卷积网络整体架构4 B ~2 x6 |4 T( w
4-6经典网络架构
- T2 [. X, V% J% F% y" W1 o5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- z$ z2 C! G: L2 J5-2使用CNN训练mnist数
/ L) x4 F7 i4 z$ l8 i/ S3 `5-3卷积与池化操作7 L5 A* A4 p& k3 t: w+ c7 s
5-4定义卷积网络计算流程! A+ M) D8 c6 ^% f
5-5完成迭代训练$ h' d. y$ F+ _3 m. c( k
5-6验证码识别概述
- m2 P$ @ [4 }: }% P% f- M5-7验证码识别流程 }: ^/ b. X7 d! N
6-1自然语言处理与深度学9 p9 e, |* g- O% E
6-2语言模型
" _8 K6 r4 c# c+ G% p# G2 e6-3神经网络模型
7 Z4 h# a4 X/ y/ n/ c% V5 I6-4CBOW模型5 k- L7 ^" w* j. J
6-5参数更新* N& Y; b5 |% |: f
6-6负采样模型
, d# ?" R% n m- z k3 D6-7案例：影评情感分类(数据( c% z- ]' | N u
7-1基于词袋模型训练分类器
8 C' v- D3 Z% H+ S, C7-2准备word2vec输入数据% X" ?' G3 i N5 J
7-3使用gensim构建word2/ |+ g6 }0 M2 p" i5 ~; u
7-4tfidf原理, a+ j! s% J# N. r3 ?
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 o9 e7 V H8 n5 G: ]( d2 G
7-6GAN网络结构定义5 l# |/ {1 u o4 `: ~1 W G) B
7-7 Gan迭代生成
: j( p, x+ s4 J3 a3 h ]4 f; F0 b7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- a4 v2 v4 }/ D! D7-9DCGAN网络细节
p2 i1 R+ r8 h8 |7 T/ r8-1 RNN网络架构
) ?, z/ i4 i, v4 f8-2LSTM网络架构2 B t! {" L) Z" M* H! r- E- l
8-3案例：使用LSTM进行情! T4 `1 w; f- u" p8 q( r( L1 f
8-4情感数据集处理6 h y) \- C. G
8-5基于word2vec的LSTM模型/ _8 x; J. N5 A$ y# G$ Q
8-6趣味网络串讲（数据代4 t1 g7 b5 e. e- ` z& \
8-7课后讨论版- S4 ?% p: F( B' R
% R* W( p/ P( p1 b0 h4 g7 @
! `+ N, ]0 t) M3 T$ i. a〖下载地址〗
+ \2 |1 a1 ^& {7 X9 {! A, Z
: O( H- }, o" B〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& D. _- H) f3 k. F( @1 |0 `
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