0 b, \+ P9 x9 w1 l3 Y
; l& ]* G* G5 b" V$ `8 ~4 V
〖课程介绍〗, K3 q+ X k6 K8 T, y. f
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* I4 P: H! i# L3 l+ Q0 d
" Z8 m1 f" B: y- h* T. T$ M2 K〖课程目录〗: A5 l2 n3 S4 M
1-1课程概述与环境配置9 }. C' \' W" _" F8 O
1-2深度学习与人工智能概述9 p0 r7 ]5 Z9 I8 o1 k. t7 n
1-3机器学习常规套路+ U' r" ]+ A7 I2 _6 v+ _8 @
1-4K近邻与交叉验证7 i. [5 U; {; \# A0 H
1-5得分函数
8 ^$ L8 B2 F. l1-6损失函数
+ n. y/ b, g% S2 Z- t7 H1-7softmax分类器
6 e" G+ D9 {8 S0 l1-8课后讨论与答疑 F, `; z+ ]* b8 q( W9 m/ A
2-1梯度下降原理-) b0 d# u7 F, i- G
2-2学习率的作用- A! F# o6 {( `* z# ^3 `: Z
2-3反向传播-0 O3 B. L8 Z: X! W- S/ o
2-4神经网络基础架构-
9 b% t9 P2 t9 \3 V7 I2-5神经网络实例演示-& V* T" Q* N$ y6 M
2-6正则化与激活函数
" _3 Q+ Z. p& Y$ u! o6 X5 a2-7drop-out
# b6 t8 m. k9 ?; q7 m+ C2-8课后讨论
7 E1 p, L; x- y: E7 h% R3-1tensorflow安装! m) I8 A, o7 c$ s4 v8 [
3-2tensorflow基本套路4 N* \' u1 W1 W
3-3tensorflow常用操作
0 M. \& P8 d2 Y8 j" Q2 h3-4tensorflow实现线性回归) b$ q/ ~3 I# w; Q9 D9 O' W* [* p
3-5tensorflow实现手写字体
0 _4 f( W& x& R! U6 ^- ]7 u3-6参数初始化; c5 Y7 }% ]8 Z6 r! R# M+ n) s3 k2 r
3-7迭代完成训练4 R) H9 W! d) H4 W" Y6 n1 w$ \
3-8课后讨论
- _& E% {7 |* i2 X. I4-1卷积体征提取
$ {0 J/ w) y0 X7 _; u4-2卷积计算流程& D6 F* j1 p g7 F% Y2 k
4-3卷积层计算参数
/ v) I7 `$ M3 d% E3 Y4-4池化层操作
7 Z/ ?' Z6 T" ] M* U5 N. o4-5卷积网络整体架构
& J* w6 k$ k0 @; a4-6经典网络架构
9 x1 y6 y/ Y J" g3 i5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）/ Z8 h) ^* v" c4 H$ I% F
5-2使用CNN训练mnist数
0 j. ~: j6 e) i5-3卷积与池化操作, _( ?: c# T+ g/ |" x
5-4定义卷积网络计算流程
9 e3 @ m% h' j1 ]& f* \- B% z. D6 D5-5完成迭代训练 X* }4 e, h5 ]% E. A' {
5-6验证码识别概述$ K/ M# f7 y- A$ `) u& f- u( J. j9 L
5-7验证码识别流程
- F3 s) M! _- R' A6-1自然语言处理与深度学
/ ^7 {. W, O: S4 }% G" c4 z5 N' S6-2语言模型
+ i2 S% O Y+ L$ z- o- ^# G) C& P6-3神经网络模型
' ^# S, B. f0 C) m+ e9 B4 F5 p6-4CBOW模型5 P- j: o- L$ z: ^; j: ^$ W
6-5参数更新+ S& |! ^6 g# @/ d5 R. z
6-6负采样模型
) i; @% K$ H5 R0 Q% t6-7案例：影评情感分类(数据6 W8 I: e1 b* u8 o( O8 B7 w2 v
7-1基于词袋模型训练分类器5 D9 j' C5 _, B4 l+ h& f! A
7-2准备word2vec输入数据# m" }" I6 s4 q" V) O
7-3使用gensim构建word2
O* L3 j7 M9 l' a% |$ n8 _: S7-4tfidf原理* _3 b9 |$ \5 G( w% ?$ c
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---). O! B/ W9 x$ C$ U, |3 v" j
7-6GAN网络结构定义
4 f, H+ v1 v5 }. g- V7 y7-7 Gan迭代生成
- s2 I* R$ L& z$ Z+ [. O7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) i: k/ v6 ]- j1 Z7 `6 ^7-9DCGAN网络细节- W, g5 ]) u- C
8-1 RNN网络架构) f/ B: K" `, R$ p& Z" l7 \
8-2LSTM网络架构
% n$ V) C) X/ w% N- m2 t! `8-3案例：使用LSTM进行情
! l: x7 C4 E# m# b4 c8-4情感数据集处理& u! n# d' Y. s8 o
8-5基于word2vec的LSTM模型
+ S0 T3 ]; b* B- P6 ]4 @; h8-6趣味网络串讲（数据代, T2 c9 ~! o, m
8-7课后讨论版: e' p+ _) M' b+ q
3 Y( F4 o! E" R7 i4 w* X3 W
$ D# B: e e# ?0 t$ {& m〖下载地址〗
4 Q& E. W8 u" {5 s
) L4 F$ o: ?3 V6 H, J! b' O〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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