4 _# P Y- I7 B+ t" N
3 q# e& A5 D. V9 K4 H6 N, e3 ^ Z$ _4 n
〖课程介绍〗. w4 h e" W% P: o5 |8 [* {0 O
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战1 J+ C, _& \8 `5 I3 }
, P/ ~1 h" L; J1 e) j7 V
〖课程目录〗; T' x1 B- i. \2 J3 Q2 A
1-1课程概述与环境配置
" ^7 ] r8 O X5 K. E# V) f1-2深度学习与人工智能概述! l6 R( L! P' m$ a K, {! J
1-3机器学习常规套路/ w! }; K, ~0 W) |% R
1-4K近邻与交叉验证
, ^4 c8 O2 m9 F1-5得分函数
7 R7 j& W& G# ]" N1-6损失函数7 V+ O$ C; `% U- S% W
1-7softmax分类器
^5 }: _4 J) [# r$ d1-8课后讨论与答疑
7 f' @! l0 s6 f/ f% `2-1梯度下降原理-
4 j- O3 q# [' {6 S) [% N6 f2-2学习率的作用-
. g2 R7 Z; h) u) z, t2-3反向传播-% ]/ L. T, w* T, y1 i* l9 |
2-4神经网络基础架构-. p6 d6 v6 M9 C* m2 {7 k3 j
2-5神经网络实例演示-) }; R- }* v* O& B: k* ^$ V
2-6正则化与激活函数
5 g3 H6 e3 v. B& w4 @- k2-7drop-out. O1 c6 y4 W! ?( ~& e: Z2 a" k
2-8课后讨论, c* t/ O) q6 E: o9 R! a
3-1tensorflow安装# U8 r8 m( U) {8 m
3-2tensorflow基本套路! \7 n4 o: a# P8 U
3-3tensorflow常用操作9 { t/ [) Q- k, y+ \8 I6 _
3-4tensorflow实现线性回归
8 l8 H# e0 a0 p% U, q6 X; ~ ?3-5tensorflow实现手写字体
. g2 {- o; _$ P0 B+ F# q. O3-6参数初始化
]; D; x3 Z: b2 Q- N* W3-7迭代完成训练# K, n) l9 e W) H% U% _3 d
3-8课后讨论5 ?3 _. n4 m( u. Y) n( X
4-1卷积体征提取$ [. \. @/ Z2 Q* W1 y4 Z
4-2卷积计算流程: n' B4 N& L/ r. q; f
4-3卷积层计算参数2 u) M' S; a9 _# S% {6 P$ i
4-4池化层操作
4 I5 F% d$ b% i3 Y4-5卷积网络整体架构) N. [) V3 F4 E
4-6经典网络架构" y2 R8 m' M- e4 K; U1 p. V# A
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
6 F2 k6 p* p1 C; O; a# e2 b5-2使用CNN训练mnist数
/ `+ a: ^0 t J% I) d7 v7 f) K' ?2 B' z5-3卷积与池化操作0 p* s: b8 Q# |) f1 C+ z, W
5-4定义卷积网络计算流程# l+ ?" S/ x% k: F5 x
5-5完成迭代训练
: c4 Q' |7 n$ @# u. h5 K4 o; m; `; v$ S/ z5-6验证码识别概述8 p5 T7 s( X7 f/ d3 r# z2 F
5-7验证码识别流程" @4 E I) Q+ _# I7 L
6-1自然语言处理与深度学 k4 h2 {" c1 f: J- K
6-2语言模型
, p& W/ C: S8 `6-3神经网络模型
- |$ g) S; _4 s3 z5 Y6-4CBOW模型) I3 w6 }& }9 a
6-5参数更新% m% M! F* |: Z4 w1 L( r ^
6-6负采样模型
% _( z; }- u6 ?6-7案例：影评情感分类(数据
) |4 g* X k/ Y) q* P" z8 |7-1基于词袋模型训练分类器
" {% a- V$ B# J2 `7-2准备word2vec输入数据& l2 H$ C. A8 j# J. m% `. A
7-3使用gensim构建word2
( T& R+ }5 k: o: T- B) |7-4tfidf原理
, Z) d+ b S. u# |7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 g+ l5 g0 K: }$ l5 p5 H; B: X4 E7-6GAN网络结构定义/ q [! f; w' |
7-7 Gan迭代生成3 k1 ] _8 r7 H x0 _
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 T8 g+ d9 R" e' U7-9DCGAN网络细节& U/ V9 z6 ~- s
8-1 RNN网络架构; s$ b1 \ y. V. k/ I$ |" { L( a
8-2LSTM网络架构, c; T8 M' h" {
8-3案例：使用LSTM进行情. I' f2 b; w: G9 z3 ?7 R) T: @
8-4情感数据集处理
1 p5 w9 ~, \8 ?5 z( F# @8-5基于word2vec的LSTM模型8 D7 K I% G) q% G
8-6趣味网络串讲（数据代% @5 j2 V7 a# o" `
8-7课后讨论版5 x9 [6 k" E* \9 y
+ s# c7 X+ Q* }$ ^$ Y+ r* S
- I# P0 d1 `' w& x〖下载地址〗
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. j' \* B5 K6 k) \$ `4 L+ H〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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