! J9 P. j! u$ Y- O; |+ t6 B0 F6 N; V0 }+ P* h( l" e! P7 @
〖课程介绍〗7 j0 G# e+ d% [& x
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' V4 v9 ^: w5 J; R& }- f; f
7 o3 v7 g: r- q- x8 K〖课程目录〗
: V% N7 C' z8 [' J3 V% z# e1-1课程概述与环境配置
* Z6 p8 R; Y# N& c' P, X) `1-2深度学习与人工智能概述
3 k1 w2 r) z/ l1-3机器学习常规套路
& q: v1 X9 n; i" K/ C b' N1-4K近邻与交叉验证& l3 ?' M: L U/ N" M2 q
1-5得分函数, L( K- W0 V1 t/ r+ |' v$ @
1-6损失函数( u) m D: o, {; R+ V: b# R' S' k
1-7softmax分类器8 F- E! v/ N' l! q8 A; k! ?
1-8课后讨论与答疑: `) a. D* Z# r) E: K
2-1梯度下降原理-
9 |, h1 Y0 Q( k3 e9 X v. b2-2学习率的作用-
* y4 u/ w: @0 F) Z: N. Y, O2-3反向传播-4 k; D& i, w* W5 Q" a1 t2 ~, R) W8 G
2-4神经网络基础架构-2 s$ h. ^, V6 f6 @( z4 V0 `: ^
2-5神经网络实例演示-
& K) s( x/ C. {1 J0 g$ I, y5 E2-6正则化与激活函数; l, a- p' ~6 A3 [
2-7drop-out
* j& ]9 ~% {2 c) A* H' j2-8课后讨论
; [' L3 j) W3 |9 \3-1tensorflow安装7 y5 G, d' T. K# z
3-2tensorflow基本套路
$ i( w/ U! B+ m2 S; Q3-3tensorflow常用操作
6 I, Q7 G" I1 r5 m& a+ M. \1 L3-4tensorflow实现线性回归- K$ W A# [6 z! j9 o0 U1 ? }
3-5tensorflow实现手写字体( Z- m9 F$ }6 ]: _( ?4 O
3-6参数初始化
_* k3 X& H0 R1 M$ j, m3-7迭代完成训练( {0 f- z9 j4 z2 P/ x1 w% i
3-8课后讨论. c* ~5 r! L3 O6 t, @: g
4-1卷积体征提取( t& i7 W2 ~3 y; x9 W3 E* P
4-2卷积计算流程) Z/ v7 T* [# l4 W. X. i0 x
4-3卷积层计算参数
9 O8 w* N- w: D2 \4 g4-4池化层操作
, R3 E y8 W) j9 d4-5卷积网络整体架构
: a0 L/ Z# y" l s/ f1 q; r# i4-6经典网络架构
0 H/ q5 I$ x& l E# k8 V5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! g) w P/ p1 N; F/ K5-2使用CNN训练mnist数1 X* b% }. e' j0 t
5-3卷积与池化操作/ K4 p" C7 e7 H
5-4定义卷积网络计算流程
+ p) F1 s# f. A$ U$ A2 c5-5完成迭代训练
+ _# ~' G- s' I. b) a" c3 `3 D2 y/ L, D5-6验证码识别概述
9 H; d5 |3 f$ y2 H- g; g' p5-7验证码识别流程
0 \' H% b: Y0 |- `6-1自然语言处理与深度学
2 D5 V. Z4 b6 Y3 ]6-2语言模型
: A$ e2 v" I0 Q0 ~; n0 M0 }6 e6-3神经网络模型
- f' G2 P$ Z+ o" b0 v3 l ^6-4CBOW模型
: k3 B: o! P. q! Q2 X6 V( ?7 c1 ^2 t6-5参数更新9 N8 W% z4 B0 }. X5 I- S8 C% w
6-6负采样模型+ E. k1 g3 X$ r# W8 f# W: l
6-7案例：影评情感分类(数据9 s3 m) s( h9 k4 S
7-1基于词袋模型训练分类器
5 j. i0 v* Z# A: d; f# O& [7-2准备word2vec输入数据
7 h! }+ M" f2 F7-3使用gensim构建word2
! |6 f6 |9 I+ \+ ~0 s7-4tfidf原理) B/ D/ I" u0 x
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), R3 y1 Z) G- W, j: N S& J
7-6GAN网络结构定义 W' p6 x/ ]8 J6 |( i1 I. D
7-7 Gan迭代生成- V8 f* l) i$ j+ T) H
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% r$ G4 k8 ~& N7 ?$ j
7-9DCGAN网络细节
/ Y& J) J# U" ]2 `4 G: X1 x2 x' l8-1 RNN网络架构8 h1 @6 P2 u$ f( m) ^
8-2LSTM网络架构. p9 H8 `( q0 |( g' N5 S2 s, f: S
8-3案例：使用LSTM进行情
+ D8 [/ f- }" q, f0 F' ?8-4情感数据集处理+ O4 j3 q4 } t6 y0 P% C( R
8-5基于word2vec的LSTM模型
- D$ I1 q# k/ M9 `; V0 f, E8-6趣味网络串讲（数据代 P+ F( r: H2 b# \) q% p2 U
8-7课后讨论版
- ~/ Z% G. \! t0 J' H2 O) @1 ~1 g3 G" Y, I# K( H8 B
, E# D/ c+ G/ r9 q; Q/ C〖下载地址〗. N# y7 H- q. D$ O5 w: a
& Y5 `9 O) G: ?" `# A4 d〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 W/ @4 w- f* x1 b/ N
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