6 A, @/ x8 S( @; D( p/ ~% U& a9 r
〖课程介绍〗5 Y: ~, m+ \! o, ^( z8 Z+ A
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
2 O2 g& T; z1 q7 ~
1 { ?- ?% C& i5 Z X# J5 y〖课程目录〗1 d' c0 c' A) c8 F; B
1-1课程概述与环境配置. \: Z D7 f8 y, i8 d$ q( M
1-2深度学习与人工智能概述1 [- R/ l( c' m% O+ W5 V
1-3机器学习常规套路
; T3 \0 H0 l" g, E1-4K近邻与交叉验证
4 s+ w" t! i4 I1 A" `1 x. S1-5得分函数% v# c0 A5 |/ \% q0 T
1-6损失函数. c/ T1 C% O8 r8 F$ ^7 f5 r
1-7softmax分类器
( I/ J) d) o4 D, Q8 w2 I3 x1-8课后讨论与答疑
/ `+ w6 ~7 [ q# e8 L( _- l2-1梯度下降原理-
! I8 t: ~$ d) G2-2学习率的作用-1 @3 c5 Q0 k3 }/ v+ P/ [8 _& |* I
2-3反向传播-2 U4 h* O; D# }/ g9 u$ f
2-4神经网络基础架构-& b8 a+ O, W' d7 R# x
2-5神经网络实例演示-0 t- F4 w: v# Q" m* X
2-6正则化与激活函数
$ U" Z/ J2 [. {. q2-7drop-out
3 P" p, k! h D2-8课后讨论' \% Z1 V: F$ V i
3-1tensorflow安装) F* P2 \& ~4 Y
3-2tensorflow基本套路; f* _0 `# Z( @
3-3tensorflow常用操作& R% j5 o9 [! B% @% V* J8 y$ P
3-4tensorflow实现线性回归2 p' C0 b) ?! ~8 B/ M
3-5tensorflow实现手写字体1 x& u' D% b' I. _4 V
3-6参数初始化5 u, T, q) B" b1 M4 S, s1 P% J3 _+ F
3-7迭代完成训练
6 A$ V6 o4 {$ K3-8课后讨论 v8 ?' u% S G" T. S! v7 M0 e# j
4-1卷积体征提取/ ~8 W6 n3 K8 d$ C( S
4-2卷积计算流程, a; p( L4 s/ o1 d2 k$ d C
4-3卷积层计算参数) K! u- ?. s, c( E2 ^+ I
4-4池化层操作0 b+ } {1 B" |2 \3 _
4-5卷积网络整体架构- m6 j$ u& T7 d) t7 `7 z8 L( N
4-6经典网络架构3 W8 m& Z3 l& l7 D
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( H1 p" f1 |# l7 h; |
5-2使用CNN训练mnist数
5 b# W$ V s" }5-3卷积与池化操作; Y3 w+ G: y. n; F7 {$ q& y" W
5-4定义卷积网络计算流程
: e( O( e. `/ \( p' \2 j- Z5-5完成迭代训练7 D) `% R" X' q" i# a2 \0 W
5-6验证码识别概述/ z( H7 }7 I; ?2 V0 K8 ?) p" d
5-7验证码识别流程
# m# U, x6 ?, s6-1自然语言处理与深度学
) l5 O5 |3 O3 A& P, Z4 f6-2语言模型
% v: K3 M6 |& ?, X! g1 c6-3神经网络模型
5 r3 G/ G2 F' C" |$ w& B# w, ~% V6-4CBOW模型4 i# x0 \3 l8 m h" q& Y2 Y9 F
6-5参数更新
/ A- K: \" m, V3 r6-6负采样模型* B6 P$ J1 v1 \ t
6-7案例：影评情感分类(数据& s$ R4 M7 y% m( {2 y2 l# z
7-1基于词袋模型训练分类器: ]4 p% v7 G0 W/ S) h
7-2准备word2vec输入数据
9 K( [$ l, j E) \! C6 M. M7-3使用gensim构建word2+ U% e( h% W8 o! a( L/ E, ~
7-4tfidf原理
& z* A+ p5 p7 w+ @) U* P, L) ?7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 r1 X1 R6 T7 M1 v7-6GAN网络结构定义
o" x4 I3 {5 ^, E7 ?" z3 N7-7 Gan迭代生成0 N4 m L2 n1 L+ ^: T3 E
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
; f* O9 W1 R+ G' P: d L2 H( g7-9DCGAN网络细节
1 J$ X, p5 l" A, I. j8-1 RNN网络架构
3 o' f. K2 F) a8 n9 l8-2LSTM网络架构
) n2 e! ?' y% k+ Y6 X8-3案例：使用LSTM进行情
* O1 @, x& \ O( S! X' r% S( ?8-4情感数据集处理
+ H g. Z6 H: j" q& t& m. d8-5基于word2vec的LSTM模型; `2 M, ^6 p1 |: _& F
8-6趣味网络串讲（数据代
# Z! h9 J. n4 O% c' v! Z8-7课后讨论版
8 y$ K) @ R# ~! b6 k# U& l/ L) l) e$ j+ i, E) W% E N7 V/ d
1 [5 E* `) n& J8 v7 p, @. ]〖下载地址〗* q) F; z6 k: w' P& r. L7 \' b4 c
S& E, ^: z, B/ i' \$ o* _' X〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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