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〖课程介绍〗- W+ N+ R- {# ^7 D5 k$ N
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( z9 M4 W- O5 ~" d
$ W2 m" G0 x. c# V6 `〖课程目录〗
- G5 e# x/ L" S ?% P1-1课程概述与环境配置
. f6 ]# `9 h1 i t6 r2 z* F1-2深度学习与人工智能概述
! x4 A: r: E# M- _+ r! i1-3机器学习常规套路2 X0 j, [5 ~$ h- w
1-4K近邻与交叉验证
# q1 u" z+ ~* j# A1 A2 q$ Y; s+ V1-5得分函数+ h8 q+ v: ~- g5 e+ a
1-6损失函数
; R$ E& e* L" H- E* _: J1-7softmax分类器
! z! X" E% Y+ O- s- ~7 p1-8课后讨论与答疑% c7 t' z# q6 A* U a( Y$ x
2-1梯度下降原理-
' a: K1 ]' X* j( L R& D2-2学习率的作用-
4 |. U: { q$ l; n2-3反向传播-
2 G: |) q _; J. l C' F9 Z2-4神经网络基础架构-7 @( Z5 z/ f( @ N$ U
2-5神经网络实例演示- t; f; v/ ?6 P
2-6正则化与激活函数
2 z. [5 b- S4 U& i* i Z2-7drop-out
9 }5 Y |, [! [1 S2-8课后讨论% p$ ]/ b0 A* ?/ j9 {* G1 o" ~4 A
3-1tensorflow安装! s; X9 Z) }- ]; F0 C! E/ {7 b
3-2tensorflow基本套路3 M' E; ]8 D& v8 w; H
3-3tensorflow常用操作
" K& Q" j8 n) T7 E: ]3-4tensorflow实现线性回归
* D9 r& U5 C3 h: g- O; W1 D, X8 I3-5tensorflow实现手写字体
! i/ o# l: h8 K" L3-6参数初始化
- T- f3 O4 p& Q; i8 M: `3-7迭代完成训练5 G1 `) b* w$ P4 X7 s0 J7 ^% v+ }5 Y/ U
3-8课后讨论* ?& u4 \8 g1 |; l& H- o
4-1卷积体征提取
( `4 O2 c# c6 B6 ~4-2卷积计算流程7 v/ K& }8 T0 G# y# f4 `8 z" @( t
4-3卷积层计算参数
# c2 m, c7 p7 K7 J" [( z+ B4-4池化层操作' e$ Y$ n. G8 p( `5 ]
4-5卷积网络整体架构
: k$ m# {5 T1 y. ~0 Q4-6经典网络架构$ G9 Y' F# E3 t1 e' @
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* p, ^9 E g* o; r ^( f K5-2使用CNN训练mnist数
# h" x, ^6 a4 G5-3卷积与池化操作$ a2 c, W3 P; W6 T. y& u& y S
5-4定义卷积网络计算流程
2 X. `7 d( h' v7 n5-5完成迭代训练
1 w$ k" O$ h2 M3 i& l5-6验证码识别概述* n) H# p$ {! y2 E6 F
5-7验证码识别流程3 r" X; ?) p" r: @0 U7 V0 J
6-1自然语言处理与深度学
5 d# P0 j9 H6 A5 `; Z6-2语言模型7 @' l' l% F) `3 z0 {
6-3神经网络模型$ n8 a- x9 n% X6 V3 w; h
6-4CBOW模型6 O" d! w x2 S6 k- M
6-5参数更新3 j8 s/ e8 Y+ X( C
6-6负采样模型( _# y0 q7 n0 L; y/ K8 G
6-7案例：影评情感分类(数据
: V! m- f7 ]2 a3 F6 H Y7-1基于词袋模型训练分类器
% Z0 R( g- S- O7 S. ~& g% x7-2准备word2vec输入数据. v7 T; F% n- Q( b
7-3使用gensim构建word27 P0 Q/ Z8 c) L" j% e( t
7-4tfidf原理* u) H& t: D+ s$ L$ S0 ^7 P8 y2 T
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); N; ~$ R" D O& D8 t9 a
7-6GAN网络结构定义/ A# x9 Z: K2 i5 T0 Q, b: u
7-7 Gan迭代生成+ k, x% W O& B5 j7 \
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, Q3 K. B5 f" I9 B* v" t% @2 h& B
7-9DCGAN网络细节
+ v; i+ R3 h0 U9 i* `2 I9 z- Z8-1 RNN网络架构
# I/ p% K4 R. L' \$ j- C6 o8-2LSTM网络架构
: j/ S: y, i6 B, f H/ g8-3案例：使用LSTM进行情7 ^' x+ ^: y2 t4 k. e3 F9 ?' l
8-4情感数据集处理1 O6 W J u" i' z( y% c! k% q
8-5基于word2vec的LSTM模型
/ U9 |, S3 G& s# O' r8-6趣味网络串讲（数据代0 |+ [. o+ \5 ] T( F* P' [
8-7课后讨论版
6 @3 y( a0 Q& p
/ R& O$ ^3 B# e8 K7 n$ U6 L0 D
3 c% U+ b( x: h〖下载地址〗7 }6 ]& ~6 N7 F. g3 Z. U6 ^( ~5 z" g
! Y: X5 j9 H5 K- F5 ]2 t$ ?〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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