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- _/ B3 \9 g( Y& r〖课程介绍〗& T k- M- a5 `. o: Z0 W0 y
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
! w/ l3 D' h8 W4 N+ |+ O+ |, U
* G' @, r, W g6 b8 P% f; I, Q9 T〖课程目录〗! ^) y/ Z$ _7 t1 k# c3 d+ J
1-1课程概述与环境配置& C. ?5 p) ?0 }0 d
1-2深度学习与人工智能概述" l5 X$ b5 U8 V8 q6 b5 O
1-3机器学习常规套路, h5 q- D+ R5 P& [+ l6 U
1-4K近邻与交叉验证8 m' u+ |1 n- {8 x* l" j" T+ ?
1-5得分函数
- _' p3 i4 }# s9 u4 y1-6损失函数
]( f8 h! O9 o" e# V1-7softmax分类器- ^9 C# l* b8 A4 @' n3 J# o
1-8课后讨论与答疑
2 n$ Y' {# s2 n; v2-1梯度下降原理-
% y% M8 E5 @5 p( O. u2-2学习率的作用-& |' P* K. [& ]
2-3反向传播-
' u. ]/ j, e5 m8 V2-4神经网络基础架构-
( v) S. j' w$ t& H, D0 G) I2-5神经网络实例演示-! y4 O! I* E. f
2-6正则化与激活函数
) l% S( x& e; q$ o1 P2 }' ~0 g) I) P2-7drop-out
1 y6 Y: X7 i7 ?4 K' U$ G8 y2-8课后讨论
, F1 s( k6 S% v5 P3-1tensorflow安装
& o' X( @' ]# {9 m5 H3-2tensorflow基本套路% S# m! t& }! d& O. i
3-3tensorflow常用操作
8 Q# Z! H; k$ ?5 z' k, C0 I8 d9 e3-4tensorflow实现线性回归
$ I3 Z$ @. `; _; S8 n( X3-5tensorflow实现手写字体
2 O j4 S# F6 m0 ^6 \3-6参数初始化; y. A. Q9 @" |, T* O" O
3-7迭代完成训练
+ B {2 R/ n+ @. z+ f; t3-8课后讨论. M2 j- x. ]* ^- ?
4-1卷积体征提取
7 X4 D: x+ `0 b) Y0 E5 g4-2卷积计算流程8 s5 X3 ^* p! t! T8 |1 w, }
4-3卷积层计算参数
8 S3 @/ v1 C" E2 @- ?$ ^4-4池化层操作0 G- b( b+ |7 E+ W9 |
4-5卷积网络整体架构. c1 O& q( u2 M/ G( O# x+ F) {1 U
4-6经典网络架构) z$ X* C: F2 _+ V
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5 F3 { g4 s, P8 P: R) e5 F9 }- t1 h5-2使用CNN训练mnist数6 N4 B; Q( W" b! B q
5-3卷积与池化操作' ~ d4 n5 }$ g+ h5 h; u" k% I4 o2 k
5-4定义卷积网络计算流程: S4 Z4 L/ Y8 P' g9 y( f, W
5-5完成迭代训练9 o4 u+ L3 M2 I, F }
5-6验证码识别概述
1 `# X$ P' I( P D2 c7 s* l$ {5-7验证码识别流程- F! U- G( o0 i
6-1自然语言处理与深度学6 @1 l, z* Z0 ^3 j! b; o+ I! B v
6-2语言模型# _( I" u) n$ K: U( g
6-3神经网络模型
0 G6 f+ L6 r* _3 B' L2 N: [6-4CBOW模型
t8 `- G! x) m& ~1 C, E* O1 K* T6-5参数更新
$ ]% B+ I% s' ]( l6-6负采样模型+ x) D" f7 [8 a
6-7案例：影评情感分类(数据 M5 `7 c# m/ w% r# i8 c/ G
7-1基于词袋模型训练分类器+ H w1 S- v" C0 R8 z4 s
7-2准备word2vec输入数据! G6 h- r) {/ { [8 D; K& h0 K
7-3使用gensim构建word2/ j4 U& X; A' F; I: m# Y$ n5 o
7-4tfidf原理
0 [/ w+ j" A X0 Z j0 ?7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! ?' Y5 R8 z m$ g0 T' c4 G" J7-6GAN网络结构定义+ @/ a& m* \3 V; s3 I7 d" |' M
7-7 Gan迭代生成
% N5 @& _. U: u4 [) ]7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）6 i' U- w6 f2 y4 r
7-9DCGAN网络细节
; m2 M* G, F; G, G* | [8-1 RNN网络架构! ?4 `5 Q" w# C6 r% s
8-2LSTM网络架构8 ?# \5 s2 J) ]+ U6 y; p
8-3案例：使用LSTM进行情/ ?. B) w/ E, B" J* ^6 L! @
8-4情感数据集处理
% N5 K* a& a" z0 \# u! [8 W8 p# v* r8-5基于word2vec的LSTM模型1 O/ V( E2 }9 l' @1 @1 a4 D8 p
8-6趣味网络串讲（数据代
2 X) h7 m" V' G/ l2 ]' x8 S3 L8-7课后讨论版
% e/ T5 D* A& L6 k$ M% e1 y( O5 A5 m. E. c; _
h: X. i7 b/ U0 D〖下载地址〗! p$ Y* G7 y8 T: t$ U
3 K3 P: [( h: M; l5 @3 ?) r〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗( S' I4 k3 O: F8 f0 Q
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