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: s% Y2 ?* K# q2 C8 d8 c〖课程介绍〗
" n' _/ P) d' Q: p" O1 J2 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! p; R- m: l* _. L$ U% Y. ^0 w
5 d1 w \! F4 z* Q
〖课程目录〗
; ?$ }* H7 ^. Y' ]1-1课程概述与环境配置5 q4 g" W& l; H. j
1-2深度学习与人工智能概述
/ V" B+ Q- }5 {' a7 i$ S1-3机器学习常规套路8 {: z/ s" M R- s* ?2 x
1-4K近邻与交叉验证; W! @2 S" q) z& I
1-5得分函数
x: ~8 s, a, M0 _8 n, `( q' i1-6损失函数4 V8 ~9 K0 }% B) j- t& S
1-7softmax分类器
& j; N, x4 f i, F/ M1-8课后讨论与答疑1 u! {% u/ F/ P g2 z
2-1梯度下降原理-
* S$ [7 c! \: u0 X/ @/ Y: s2-2学习率的作用-8 m! Z! V9 d7 q2 @. T
2-3反向传播-
' ~9 Z( Y, I! O2 U- [$ f1 Z4 e6 a2-4神经网络基础架构-
+ V6 e3 |/ E$ o1 H+ `2-5神经网络实例演示-
, \1 D6 c- J6 i' ^% j2-6正则化与激活函数
% N2 c [) Y, e4 V3 R" n2-7drop-out
" w/ T7 S( K' g6 A% O$ C2-8课后讨论
3 c/ K" f c8 o5 W0 [" T3-1tensorflow安装$ a( p& |4 C6 n
3-2tensorflow基本套路
7 c+ `" [7 ^, h: F; m3-3tensorflow常用操作$ i0 i2 N% [/ u' q2 n: n7 s6 Q- r9 z
3-4tensorflow实现线性回归* c! G- O% ^% c
3-5tensorflow实现手写字体9 v- q }. |$ E! I/ z
3-6参数初始化4 n) x* l8 c7 M" ? a
3-7迭代完成训练
3 t) j* S0 z- p1 ^! E# w3-8课后讨论! G; W7 ^% E" f
4-1卷积体征提取
, S5 H2 } j: E$ z' ~5 J2 `. {5 L" D9 V4-2卷积计算流程# Z2 p1 o q& n
4-3卷积层计算参数
4 @" [4 Y0 d- d9 t# D' s( l1 r4-4池化层操作
+ `; {( r9 C' y8 t4-5卷积网络整体架构- J1 c: O5 h' h
4-6经典网络架构
# x) x4 ?! j5 M! Y( }; K' C3 E& `5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: t& @8 ]+ g( n& m5 |5-2使用CNN训练mnist数) _) [# b5 h8 B2 G, N9 T3 _
5-3卷积与池化操作7 d u7 i& u; p3 ?) `1 ~
5-4定义卷积网络计算流程7 `9 G6 g& Z5 r5 a% X9 h
5-5完成迭代训练
9 V6 t6 i2 M' z. w3 ]+ O. w5-6验证码识别概述
$ |: u3 {! R! |; r7 H5-7验证码识别流程
- s) L9 y$ l5 F0 o! a, P6-1自然语言处理与深度学
6 u$ K9 w( ?0 A. @6-2语言模型
1 g: |7 j1 H- i) Z: d3 i1 k3 I c6-3神经网络模型
^# Q+ J6 n& ?3 t% }7 k6-4CBOW模型
; s/ m, d: z9 g2 T% T5 z6-5参数更新
$ w9 z5 i# R: h2 p: g' u6-6负采样模型 `! @4 ?1 l& e1 k5 N. u
6-7案例：影评情感分类(数据 M" {# p/ }0 m4 B3 ?
7-1基于词袋模型训练分类器
# r& D, V# n& u% U# [* p7-2准备word2vec输入数据
/ A) B" T/ \7 G$ V, s& a! `$ D g7-3使用gensim构建word29 U7 {# G! z' l9 x; q9 }3 h2 {7 Q
7-4tfidf原理0 S4 @- c/ k6 \1 w4 q
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 s% c/ w# I8 l( Y% y$ j9 P: F7-6GAN网络结构定义
% ^5 g+ J6 G4 d0 |3 d4 ^7-7 Gan迭代生成
5 X: t1 _ d5 V. A7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 m" Z# E C6 l, o
7-9DCGAN网络细节
4 ]% C. H+ A; {: O( C8-1 RNN网络架构# H. a K; A5 E% V4 I% J
8-2LSTM网络架构
( Q p- g. ?# l8 I8-3案例：使用LSTM进行情5 f" O" L9 d7 Q6 U
8-4情感数据集处理
2 g1 {) u/ C; o3 m+ S! K8-5基于word2vec的LSTM模型
$ q# ^4 _2 ?) |8-6趣味网络串讲（数据代' b$ X- K. z" t, F9 k' L
8-7课后讨论版) s4 m# [! b q; u! ^
9 L, S" \3 J) ?
4 [; n1 s7 |" X2 c7 c〖下载地址〗
4 G. O' E/ E" L5 A( a/ H; M; n" Q
& q+ n5 n3 X0 N& {) b7 e〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 O( ]# \1 v1 r* K) l* \
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html& F. X& i) x7 Z' ~9 C
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