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( k3 [4 }- T$ ]% X0 p# u' T- M〖课程介绍〗3 A: d. s2 [% o( Y8 V- |
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( x. {+ J0 y/ H# |3 V; j2 j/ T4 @# e5 A7 R. n8 f5 Y+ D
〖课程目录〗2 a* g. e3 W! ~- w/ W! x
1-1课程概述与环境配置
8 K+ |, s7 m: N/ x9 d' x* `% f1-2深度学习与人工智能概述: a) C0 Z' Z9 X! r G
1-3机器学习常规套路7 B3 t7 [, Q9 A2 i8 z1 c* \
1-4K近邻与交叉验证, \( l9 p+ R8 ^
1-5得分函数
1 Y& X" Q9 Z- y, c, ^) e: K' d1-6损失函数3 Z; T; n6 Z" o* D l
1-7softmax分类器
l0 B5 l1 G) P, _6 g: r( @1-8课后讨论与答疑
% \6 V! i( i( V. `6 D( l1 ~1 X2-1梯度下降原理-
, j, z. C/ r/ S5 D; O% \2-2学习率的作用-7 A% J5 z `' x$ a% }
2-3反向传播-$ y- {) r: f( n, M
2-4神经网络基础架构-
# r: s2 U9 c9 n6 r2-5神经网络实例演示-
4 P) W: ]9 T6 h' G2-6正则化与激活函数
. I( A. T9 B+ A) \2-7drop-out ~. K; f9 Q0 N! D
2-8课后讨论; z9 s \) x J3 `+ Y6 |
3-1tensorflow安装
. j: l+ N% ?; `3-2tensorflow基本套路! |% Y3 q8 ~% w$ c1 Q
3-3tensorflow常用操作2 S% m; p: y) e) r( z! S; R
3-4tensorflow实现线性回归
' ]+ c$ @0 z/ Z# I8 j" z3-5tensorflow实现手写字体9 t2 f' B0 ` [2 S) c- i
3-6参数初始化
0 q# |9 h1 K9 K) Z% L3-7迭代完成训练
8 u* Y. p7 \& f0 J3-8课后讨论
4 C5 R0 Q7 [1 i& C" a& R' P# s. V8 c' s4-1卷积体征提取8 n) T5 x4 w: \7 B- B% W
4-2卷积计算流程
4 o3 W; z; S* c( T5 M. `+ Z4-3卷积层计算参数' d* f( o, U' y7 e
4-4池化层操作
3 R( U0 r5 Z& s4-5卷积网络整体架构
1 Q" B1 l. w1 h j4-6经典网络架构
: k- e) V2 X# Q3 w5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ O7 A$ c( I8 `$ O% n* ]! V
5-2使用CNN训练mnist数
! J" N+ W6 G" N; j5-3卷积与池化操作
" c m* O& l- i9 X4 v. ~/ p) C5-4定义卷积网络计算流程$ z" m* _$ ]2 T" T( V3 z8 o3 Y2 \
5-5完成迭代训练$ {8 V+ e* w- q A5 F- z `, B
5-6验证码识别概述
8 q& N( n' H+ A8 T$ L @5-7验证码识别流程
: |5 ]+ p9 I9 O: \- t5 X+ z; b3 T6-1自然语言处理与深度学8 F, z" T# f! o3 E
6-2语言模型( p9 S+ _' S( } [
6-3神经网络模型
a4 C/ v2 M4 u# g' h0 T8 p6-4CBOW模型$ b+ y8 P6 m( Y/ R5 `. h- Q( p
6-5参数更新
& x9 ~1 u+ `% W+ m% b% S6-6负采样模型% T9 F7 `. o! I% F& M
6-7案例：影评情感分类(数据2 R) S1 t8 U2 `) K: ~
7-1基于词袋模型训练分类器- ^6 R3 `) V% i# v2 i' O& `& j, r$ h& K
7-2准备word2vec输入数据0 N2 {* c( B; y; [( D& a
7-3使用gensim构建word25 C4 j7 F# o) M) j6 `2 p3 @
7-4tfidf原理1 {) @2 M+ Q( U" G2 L7 ~3 N
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ n% @- [0 G: V0 J/ D0 ^. c! I3 L5 D, K7-6GAN网络结构定义
9 M: A* C+ {7 R5 F( F7-7 Gan迭代生成
# I% G' U6 D G2 l% R7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
+ O2 N, a/ W# N, o4 q% Q7-9DCGAN网络细节
: g/ |) t7 h' r5 n/ F5 r8-1 RNN网络架构 Y E9 a$ U/ O
8-2LSTM网络架构
' }; D: R9 f6 c' u8-3案例：使用LSTM进行情
! A6 o2 K# E% j% ~ h$ Z* ^8-4情感数据集处理
" H$ G& x4 l/ r5 o8-5基于word2vec的LSTM模型2 @- }2 F- l) F C5 I1 i: e
8-6趣味网络串讲（数据代/ {- o9 a1 B$ v9 ?
8-7课后讨论版
9 J2 Q7 u1 L9 Y T% |+ j
! S# D6 L! Y; j5 g8 A/ p, u& T" k5 V, m8 m
〖下载地址〗
- J, {0 _0 h" ?+ ]3 v9 g: u) f. r/ g* H
& _8 M7 S, H! S7 ~〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 n6 Y, p. V! C7 u2 P" P
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