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2 ~7 ?5 D9 L( }/ S& A〖课程介绍〗
% D2 w o! B0 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
" @7 `# {8 @! k* O- @
( A; s4 I! S9 l' n, w. b: b2 o〖课程目录〗
* W* ?0 _7 \) W5 M$ w" k2 M1-1课程概述与环境配置. J, ?+ T% x0 [7 t
1-2深度学习与人工智能概述
/ m, n; ~: o4 S; x# E1-3机器学习常规套路
5 I5 |3 j2 a! O* U1-4K近邻与交叉验证- k8 v4 J( Z$ P3 [9 J7 v
1-5得分函数! N6 y$ k/ ~7 J( x
1-6损失函数3 b% a U" N7 a1 q
1-7softmax分类器
7 [5 h$ {( ~4 u+ O1 _1-8课后讨论与答疑
d4 K' j' `" m: ~- W$ r; B" [- F$ g# d2-1梯度下降原理-# U, g- W& [( \) s) E7 d' d
2-2学习率的作用-
6 D( D, F- Y$ P+ q9 Q2-3反向传播-
3 X0 A5 H7 `: ~9 F5 l2-4神经网络基础架构-/ b9 ^6 {: p1 F9 a
2-5神经网络实例演示-
3 E. c5 v. @: o2-6正则化与激活函数( M( s$ m' A1 y- F; ~: Y H- |
2-7drop-out, o' O. c1 d! u3 Q6 b7 a
2-8课后讨论* J9 x2 ?8 a$ m8 u9 m, v
3-1tensorflow安装
6 m: g O; c$ [) |3-2tensorflow基本套路$ R) ^' k7 Y1 O- i
3-3tensorflow常用操作
; x& t$ G3 r0 b* Q' v, j3-4tensorflow实现线性回归 t1 K5 t+ M# g( i
3-5tensorflow实现手写字体
4 z3 ~( |& M M- Q/ X+ M3-6参数初始化& B5 z$ u: l% b4 Q7 @- W
3-7迭代完成训练
: ?2 U0 u6 n( y- r6 t# r3-8课后讨论
8 z8 w8 k1 I5 r6 o: X4-1卷积体征提取
4 e- c! o d* I9 J/ V' H$ v4-2卷积计算流程+ Y8 j3 a5 a, A8 q/ F% k2 e
4-3卷积层计算参数
; ]% `" h5 H0 q" ^4-4池化层操作' ]$ L2 @" K- y6 ` L4 {9 h
4-5卷积网络整体架构
! h0 H! f1 {. m+ R& W9 I3 M4-6经典网络架构7 L0 e' Q9 L( M" ^5 {& }
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）6 Z6 R ? ]* O; d8 ?' \
5-2使用CNN训练mnist数1 K0 R9 u6 ^# |0 _
5-3卷积与池化操作. s& F0 ~1 M# G% V( m( \7 _
5-4定义卷积网络计算流程+ M* Z) A5 E! H
5-5完成迭代训练
8 t) D _3 A# y+ W; h% P5-6验证码识别概述6 @/ j* h9 Q2 S% h# G
5-7验证码识别流程
, x: Q9 c' n1 q3 {$ y6-1自然语言处理与深度学# L( g) A. Q; H. @
6-2语言模型
# j1 ^' T3 `8 ]5 C6-3神经网络模型
) F: P! N3 v- X7 S6 r, _0 ?6-4CBOW模型4 A; H/ G3 H; X0 W- T8 N# i
6-5参数更新( V, D+ R: m' S. b' D7 z
6-6负采样模型
5 k+ i% {3 |# Z, h% E/ T6-7案例：影评情感分类(数据 E0 v+ L1 k1 C1 D/ g+ w. H% [ H
7-1基于词袋模型训练分类器" s- ]0 d; G; ~! D5 T
7-2准备word2vec输入数据
, H# |1 L f# {7-3使用gensim构建word28 }" m5 u$ F% `( {1 u; u: |5 n
7-4tfidf原理
9 M. \& A; Z+ `! ~5 L/ g4 e7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! v# {: n0 j/ L1 o+ q5 B
7-6GAN网络结构定义
4 u' O: b; Z4 }: h$ x ?7-7 Gan迭代生成+ v X3 H) J9 L- i( ]! y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
: d' c( K# x) K7-9DCGAN网络细节
6 P1 ~$ L4 `4 O; r5 d7 P8-1 RNN网络架构
# k* L! H0 Q0 ]3 a |; y8-2LSTM网络架构) `( w9 F, r$ M/ X
8-3案例：使用LSTM进行情
# K5 G5 v5 M- B9 n* l8-4情感数据集处理% a4 V2 R, @: H
8-5基于word2vec的LSTM模型1 X( v1 Q4 x9 {& m0 Y
8-6趣味网络串讲（数据代
7 k$ ^/ u; q& t2 E) v8-7课后讨论版
/ T6 Y5 M& q7 |! r5 U6 U1 b
, f* }" r& J7 q+ Y' w% a
# B! L/ N+ U) m, d8 f, N+ ^〖下载地址〗
8 n. ?' a- Q' Q: u9 |, j
' N }0 _3 d- V/ b! w& S/ O' u2 h7 H. w〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 s9 I7 w0 N9 p f
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