0 [5 D' d1 w5 J7 Q( D# M5 D
( q5 k! a# j& ]2 T) G4 N〖课程介绍〗0 n6 ?$ ^5 e- z# [: T* H) d; x
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战: j! \8 t, Z7 S' g6 p
' e0 k' O8 [" O: U! `4 d2 D ]
〖课程目录〗1 ^4 p9 C: p3 H- V7 L* r
1-1课程概述与环境配置% V ]1 p/ |7 H
1-2深度学习与人工智能概述
* z4 q- H, w# T. n1-3机器学习常规套路" p7 u1 T/ ?* I; q( }* O! |
1-4K近邻与交叉验证$ Z C. N0 \$ j M
1-5得分函数. y# I0 I0 {. X- _) W5 `: N0 q8 g
1-6损失函数, M4 h4 o7 v$ x& q* K& T
1-7softmax分类器% m3 s, W4 k, a& @$ y2 ^
1-8课后讨论与答疑1 J; y2 U3 v$ R' n& t- ?
2-1梯度下降原理-; M, A: Q$ p7 t" z
2-2学习率的作用-
: s& F& w1 G D* @) R( ]3 Q2 V2-3反向传播-
$ s) \- U% M0 I8 N+ {# s* }2-4神经网络基础架构-
, m( p9 W" Y5 P* h2-5神经网络实例演示-
5 X9 ?1 P& ^7 S( t$ a6 T1 F2-6正则化与激活函数
% W5 _0 H3 O7 Z F2-7drop-out
. k* Z c. \8 H m2-8课后讨论( f% U4 O/ W7 A7 m3 d9 C- h" N
3-1tensorflow安装
/ b$ v" m5 r8 Y/ h/ n. S3-2tensorflow基本套路
, Z9 T# P. D& t3-3tensorflow常用操作3 t/ f A+ |1 D$ A$ X) H
3-4tensorflow实现线性回归# S' m* l( J }! l, f
3-5tensorflow实现手写字体
- k! U7 C5 p* G1 b6 I3-6参数初始化
: }7 f/ `% i& q. y! m; k. G3-7迭代完成训练- ^! R6 ?2 G: _: e+ U2 ~
3-8课后讨论
) d# _/ o% K4 M4-1卷积体征提取) r+ `* g1 c8 w
4-2卷积计算流程+ G2 G5 U' ?) [* K# P
4-3卷积层计算参数3 X+ F* Z3 `" w/ z2 ~- ?
4-4池化层操作
4 j. p2 V0 |0 R N4-5卷积网络整体架构
. ?8 Q% }" w. z( o b7 \ c2 x8 F4-6经典网络架构
3 e- q8 C0 H7 }& F! y8 e- z% J5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& e4 N7 d; u' u- _0 o
5-2使用CNN训练mnist数0 \7 Y C5 M2 [; I, B
5-3卷积与池化操作
; G" _+ A; I; D7 z7 }, v, |5 f5-4定义卷积网络计算流程
% L& w" ?1 j T5-5完成迭代训练
) r+ E+ Q. z2 C# i5-6验证码识别概述9 X# a6 K1 f f
5-7验证码识别流程* V8 _! i9 e( x
6-1自然语言处理与深度学, @7 C; e3 L( i$ g+ s# \ ~
6-2语言模型
$ c3 q# L$ b( c% @$ I. L, F, q& c6-3神经网络模型
+ j- f5 ?, C. o& k* Y# H9 W# ^ X; W |6-4CBOW模型6 {1 L* a+ I4 K6 Y; [
6-5参数更新
5 P2 g! ^, s1 ~: _, k ^6-6负采样模型
" X3 ]. `8 I' j7 x6-7案例：影评情感分类(数据
/ I+ e' l9 z9 I: u, P+ U1 b4 s: j7-1基于词袋模型训练分类器4 Y0 Y$ f! T3 e2 C1 `7 |( A
7-2准备word2vec输入数据$ @" E9 C* o$ L+ n5 o$ ~7 h
7-3使用gensim构建word2
+ ]$ N4 }) X" F0 A% M7-4tfidf原理+ {8 [( b) L5 q) p9 O6 R) N
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 `7 [2 k, ^0 F4 e7-6GAN网络结构定义
# O) X5 Y- Q6 Q' v p7-7 Gan迭代生成
9 j5 Z; k! x1 J! l1 [7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 s; K0 _8 L, O- B+ `. P7-9DCGAN网络细节
& r& ^. E! F$ G: n8-1 RNN网络架构" g" q" h, W0 ?- B
8-2LSTM网络架构
* U& _9 Q: M8 }9 x1 T2 i0 I \ d8-3案例：使用LSTM进行情
+ V; S! J4 m) a; Y, L; ?8-4情感数据集处理
5 }8 o7 P/ b, c" k8-5基于word2vec的LSTM模型
0 k$ h$ N) h @% i4 ?4 P8-6趣味网络串讲（数据代- o9 I3 V# U% e9 d4 ^: r
8-7课后讨论版. X0 B7 a% k- m$ V5 B
$ V8 h6 I$ k8 H8 C) s P
/ x9 s( s. Y x v3 T4 v〖下载地址〗6 s% F, q, C8 S( G$ G5 s9 a7 e1 y
% K+ w8 d; x& K/ h B4 V# z〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗- Y, E$ b- I- r8 E# c
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