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9 r5 q' S0 t/ a〖课程介绍〗
% l4 G' Z/ V/ h7 M: p3 Q( c. Q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
9 J8 w, X# v: v* z4 W, V2 u9 F# B4 W$ q6 ]
〖课程目录〗7 H3 T( E$ z; p; C2 f% |
1-1课程概述与环境配置# Y7 t2 J. }: `
1-2深度学习与人工智能概述- w, J4 b1 G# [; t( g
1-3机器学习常规套路
8 M2 u- o8 y l1-4K近邻与交叉验证 Q5 n+ }) ]$ I2 I4 L2 `% ^
1-5得分函数
. h- m* R- A$ Y" B. b" X1-6损失函数2 @7 J5 R. p1 S" v8 V
1-7softmax分类器
/ P& d l6 P! j9 R+ V7 _1 I1-8课后讨论与答疑0 C v; W" Q- ~9 c9 s1 P4 \1 @' Q& {
2-1梯度下降原理-, d, i9 T0 R. Y( y
2-2学习率的作用-6 J. p6 C/ e: i6 V
2-3反向传播-
5 r$ f& u) N" Z6 N0 ^, k2 }2-4神经网络基础架构-
' g4 y' A1 H8 B3 ?1 f2-5神经网络实例演示-
" L! I- `3 i1 M3 S+ a; V2-6正则化与激活函数) y- V* C8 F9 h, S: q/ t
2-7drop-out
0 H: i9 Q' k/ z2-8课后讨论
9 k1 I$ G$ N5 q' j" p3-1tensorflow安装% e" ?: V7 Z2 V9 p/ n
3-2tensorflow基本套路
! ^/ v6 d- ]3 S }& i3-3tensorflow常用操作
7 S- c$ {5 j2 B7 k7 _1 M3-4tensorflow实现线性回归
6 z! U) N2 z# _/ F, `) n! R3-5tensorflow实现手写字体
. c( Z5 O9 @+ ]9 G9 a2 o5 o: I+ e3-6参数初始化- Z0 R# E; u# _3 B9 c1 z$ S& [, b
3-7迭代完成训练
2 e4 U5 N& D* D& q# B) g$ F3-8课后讨论
2 Y9 S, \: H6 W% m6 L4 U4-1卷积体征提取7 Z) q4 j* i. n
4-2卷积计算流程5 m& z, C" Y4 @ c4 L( p
4-3卷积层计算参数' Z0 B. R1 [: U0 d5 O- t
4-4池化层操作
8 m& R0 c( N1 S. `1 h: P6 A9 }# J9 V4-5卷积网络整体架构8 G) h3 P2 d7 X- g% Z# q6 N% ]
4-6经典网络架构8 Q/ F ~9 u& O X
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ \2 T4 d4 A) d5 g5 K5-2使用CNN训练mnist数6 u6 x: J# F8 |' S( `2 E
5-3卷积与池化操作
# p! u4 p9 b6 ?: K1 c6 e5-4定义卷积网络计算流程4 U2 R; ^7 x- n
5-5完成迭代训练
, z! V* l1 J+ {1 p5-6验证码识别概述
2 u4 C: Z9 i: ?/ ?! U# U5-7验证码识别流程
/ Z$ w5 I, [( [3 H4 E6-1自然语言处理与深度学
5 A4 Y+ D. g4 j' _2 q6-2语言模型
2 a) R3 Z/ h9 b' {5 z6-3神经网络模型
4 w& ^, i: t6 N& o6 n5 I; C t6-4CBOW模型2 z2 T& O' L: a6 H
6-5参数更新
$ W4 Z0 ?" ^+ Y- Z% R6-6负采样模型, C9 ]3 P; t$ e" U$ F8 _8 Y
6-7案例：影评情感分类(数据
/ h. A' h5 J3 H- K* A& o7-1基于词袋模型训练分类器- d; N$ n, N" p0 w; |
7-2准备word2vec输入数据! \ ?- P1 y _6 t
7-3使用gensim构建word2" ]+ _! X" t# \# V0 c
7-4tfidf原理3 J, Y6 S) {: t3 p
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 _/ e. T, r' J7-6GAN网络结构定义/ T, L/ U2 u: @
7-7 Gan迭代生成: h K4 U! C& V$ F
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
; |, a- h- R, ~7-9DCGAN网络细节/ e' K) `& I1 b
8-1 RNN网络架构* {8 d6 o0 a) N& U1 ^0 O+ {4 K
8-2LSTM网络架构* p# ]/ R" n" e
8-3案例：使用LSTM进行情
/ G$ g8 Z U2 V8 T8-4情感数据集处理& o) p" q% [# D
8-5基于word2vec的LSTM模型( M3 [ ^+ k0 [
8-6趣味网络串讲（数据代
% b) p' n$ k! p( u% E ^* y8-7课后讨论版2 \2 p5 y1 y N2 r
5 G+ d5 q6 I4 C
, _! x- _( B6 d6 v〖下载地址〗
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' R! \* y- c/ E5 {〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗8 P. T8 L% `. Q3 Q: o- _
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