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) o. j" U" b/ a〖课程介绍〗9 M( m! L6 |) ^" u1 ~
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战# }+ c5 l: n8 h, j6 _
; d: Z; a! u1 T: Q8 G* y
〖课程目录〗
# N6 R' c- r& h4 I! c" B7 B1-1课程概述与环境配置, q. P0 e5 J3 f8 v+ g
1-2深度学习与人工智能概述
8 `3 c) F- q& U ?- G1-3机器学习常规套路
5 O7 P! o% a0 V" g: H1-4K近邻与交叉验证
0 l: s$ K+ }+ b0 y1-5得分函数
% [/ U4 |# }6 a. n( a; {: |1-6损失函数
7 D! l2 g: P! M; z$ i1 n) @% U1-7softmax分类器: Q# B9 i/ A* f$ D; ~, C- f% F
1-8课后讨论与答疑3 Q0 |6 e9 w8 n1 O2 R
2-1梯度下降原理-
3 y" K |; M8 N1 w& N( B2-2学习率的作用-
* k5 _3 R. @2 g. u+ A- r2-3反向传播-
; x4 I, ]5 a/ `" D6 W2-4神经网络基础架构-: W) y, ~) b5 h
2-5神经网络实例演示-
; p; s+ w7 ?% A2 {2-6正则化与激活函数
9 b* j% Z. `1 v$ F) x" r6 n3 a2 F2-7drop-out c5 ~. c7 b w s
2-8课后讨论; D4 s* T7 K) M U& J0 Z
3-1tensorflow安装* V$ S- q- N7 Z0 x A3 P9 K1 |" h
3-2tensorflow基本套路
4 W+ V1 U+ T# W/ h P3-3tensorflow常用操作$ @% K U- [0 n% k8 o! T8 K
3-4tensorflow实现线性回归
4 w. T; p9 E' P; ^+ D) c3-5tensorflow实现手写字体
7 y0 b2 S6 L8 q. e. }3-6参数初始化2 i3 G: C- b& O& J m1 X
3-7迭代完成训练' G0 p& v* O, D& e
3-8课后讨论. i% o" H& ?" T
4-1卷积体征提取6 \4 q* h4 P$ R0 l
4-2卷积计算流程
; m+ ]( u% X, O4-3卷积层计算参数2 A8 ]# f0 I. {3 U
4-4池化层操作
/ f% Z' r. `4 z& X) I9 P7 j4-5卷积网络整体架构, y5 R# S7 c1 ^# y
4-6经典网络架构
' B. T6 T- S J. t' j5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) X1 o2 o6 u/ j O
5-2使用CNN训练mnist数2 x5 O$ ?6 s% V
5-3卷积与池化操作# T) I4 i" {7 e
5-4定义卷积网络计算流程
5 s2 A+ x% V q# Z2 e$ L5 ]5-5完成迭代训练 G$ A Z2 h: o# c+ t }
5-6验证码识别概述
5 O- I! F+ g! [7 z3 k5-7验证码识别流程* H7 J% O8 Z5 i8 y
6-1自然语言处理与深度学& t( s$ I* |+ f
6-2语言模型
; j7 \5 O8 N8 W$ D6-3神经网络模型
2 q* f+ R* D2 Q( n6-4CBOW模型; ^/ J: \/ c9 q, p: j
6-5参数更新( h* y! R+ N- m4 E+ ?) v7 K
6-6负采样模型6 ~4 v2 J5 e6 e: w& p' A
6-7案例：影评情感分类(数据
7 {7 X: d' H7 T+ C7-1基于词袋模型训练分类器
. ^. V( A! N3 i' Q/ N+ z7-2准备word2vec输入数据
) j- }, X# F$ N7 F) C! i7-3使用gensim构建word27 E: U7 a4 E& I$ C: p- u- Q# z
7-4tfidf原理4 n T# i& X/ |
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 n' T4 T' d7 e, ?" k! i7-6GAN网络结构定义
1 F$ N) p! A, W4 ^8 s7-7 Gan迭代生成
* E5 |: ~* m8 \- m, t7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% _, N6 h5 Q# S2 {& r2 {; l2 s
7-9DCGAN网络细节3 I: c8 N3 }* n* H
8-1 RNN网络架构2 Z/ o0 J' ?; d
8-2LSTM网络架构
+ y0 S: m9 c- c W7 g8-3案例：使用LSTM进行情; m% w! e( E' t( D
8-4情感数据集处理9 G) p$ |. \$ ?/ t: j
8-5基于word2vec的LSTM模型: r' S! M i. R# d
8-6趣味网络串讲（数据代' O5 w- A$ y% i- H
8-7课后讨论版" N1 B! d* x) d g
- ]3 I- v0 H, b: ^* D: c
) E0 L, S4 B+ Z# u4 J〖下载地址〗: C S4 S |! s7 Q
6 E$ C. ]/ u: W9 q5 n) e& N; F〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, Z6 F. f7 @& z) t
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