; s! b4 D1 s, B1 c' `/ N- G* d k U
$ d0 W& H8 Q; u5 m, ?〖课程介绍〗1 ]* M. p) f$ V6 c4 r$ t( A4 z1 M
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
2 i, y2 ?2 j$ x4 r' Z. b( K/ F! Z5 B
〖课程目录〗
6 \- d* V0 c* r/ q' K9 M1-1课程概述与环境配置* A3 M- n! B: |, s0 n2 H; f6 p" Q
1-2深度学习与人工智能概述; ^# ]* d y/ \ V
1-3机器学习常规套路
1 e) e1 O. a7 A8 t! d! K1-4K近邻与交叉验证
, o7 v- ^" w$ @* r) v( D1-5得分函数
) o7 \2 e3 x3 k# e( F8 o1-6损失函数
8 g6 @' S- a6 M$ }+ p1-7softmax分类器) |: g, T2 w" o) h8 `; ?- d; q
1-8课后讨论与答疑' u% ?6 s. p# ^
2-1梯度下降原理-
: P& N, V8 n4 a4 ~( z2-2学习率的作用-
% S# f4 \' l4 o; p: d% t2-3反向传播-! J( d7 l& w- q! m4 ~
2-4神经网络基础架构-
- C8 G6 \' V5 \9 l) z- X2-5神经网络实例演示-& S3 M& \ ^- r' |
2-6正则化与激活函数
k, Z ?0 a( j. P9 r! E1 s2-7drop-out
0 i! v/ T( X5 }3 `2-8课后讨论* L! q1 Y5 Y9 M' A
3-1tensorflow安装2 S; z% s3 i' J( l$ C# i
3-2tensorflow基本套路' c2 [( H/ z; r& Z. c/ ^
3-3tensorflow常用操作2 w0 f* n+ u7 M
3-4tensorflow实现线性回归% C8 y0 d3 _8 i, [( ~/ s$ W
3-5tensorflow实现手写字体
6 Y7 Z4 Q* I; e% `+ F M3-6参数初始化$ l3 x5 ~+ H9 u7 |9 r. m% d
3-7迭代完成训练7 }# d5 G! i: I5 y5 h; s
3-8课后讨论 f) S' Q7 D. A- b+ Y4 H! l
4-1卷积体征提取
0 k8 ^7 [! P8 @/ J& \' x8 c4-2卷积计算流程
% E. p3 D) @& u) Q9 O; T4-3卷积层计算参数' i- x& _- h! Z! Z% G
4-4池化层操作) o y+ Y: V( }2 f4 D9 e
4-5卷积网络整体架构
+ e7 l* ?$ f, b4 ~5 Q Y8 {4 C4-6经典网络架构
4 L* n( O, B% U1 K5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）9 e9 {+ `* L. B7 `0 I
5-2使用CNN训练mnist数
) [3 Q' v8 B& `7 f( Y$ L- ?5-3卷积与池化操作
; F; V Q+ d6 l% M5-4定义卷积网络计算流程
$ t e' y# t0 K1 G6 F5-5完成迭代训练6 m: `, x& U: {) u8 ]/ e1 F: i
5-6验证码识别概述" g) v) G, T( K# ]7 |2 ^( L
5-7验证码识别流程8 }* z: c. s( j, x
6-1自然语言处理与深度学
2 {0 [% b$ E% Y6 p3 B2 _6-2语言模型
& f! \4 p# @# S) o5 e6-3神经网络模型% q0 F& y! R% J8 T
6-4CBOW模型9 W/ M6 I2 i% F1 V
6-5参数更新0 K3 {# i3 j) ]( x4 b
6-6负采样模型6 V) _- ?6 J* E# K6 r# X4 d
6-7案例：影评情感分类(数据& G' j3 ?% E$ x; @& I; M5 v
7-1基于词袋模型训练分类器5 S6 }& h6 A/ u& B2 B- u
7-2准备word2vec输入数据& e5 [0 y8 ~* d. ]0 Q
7-3使用gensim构建word2+ B, g6 J3 z+ D) m+ ?
7-4tfidf原理' b. a: Y/ [. ~! t2 y" E
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ I: v' @" O T- C0 f! C& I" y
7-6GAN网络结构定义
( @9 s6 K& [; l7 n F- H7-7 Gan迭代生成
6 R1 u/ {# d, ~: o7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 a/ k$ b6 z; X: Y7-9DCGAN网络细节
1 L# x7 e \& h8-1 RNN网络架构) r; P9 s4 A- E2 ^, l& f
8-2LSTM网络架构- \/ t3 P% |* _1 A
8-3案例：使用LSTM进行情. F% d8 c% X: d' M) D! V/ z
8-4情感数据集处理
+ Q# ?) }, }- ?" Z: x# W1 }8-5基于word2vec的LSTM模型
3 X& J! n1 D& Z8-6趣味网络串讲（数据代- r$ f- N( \$ o1 N z
8-7课后讨论版
* a* I3 ]7 w* ~. r9 _+ x5 x1 M3 |/ D q) ?; w- y5 z
. T- |' t8 ]/ l8 C0 z, f5 \' w4 R1 i〖下载地址〗8 F, V. M9 L4 }$ t! j! _
! h: v# F- P- V9 B1 t〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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