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〖课程介绍〗1 G6 x r/ Z" o( k: B' R8 U
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 t( k" c2 c' j# U* `: D% \5 B
& _& U, n9 z: z9 S5 j+ i- C8 I/ C
〖课程目录〗1 M# l& o) o: W k! A" ?
1-1课程概述与环境配置* d7 k$ s8 |2 N' m( z/ _+ t+ J3 w
1-2深度学习与人工智能概述$ G% \: f: ], ?" f
1-3机器学习常规套路
' m7 V( N- a* d4 ^6 `1-4K近邻与交叉验证8 h p5 I7 U5 y* f6 T5 |
1-5得分函数
3 A- p, ]/ X# Q( S) V* d' X1-6损失函数$ t! v( K& T; i0 ]! [. j! ^( V; f
1-7softmax分类器
$ U' F. S; y4 t' r7 W1-8课后讨论与答疑
2 K! z% r+ ]$ [* _5 x2-1梯度下降原理-( s% P( N5 p* J U4 s( J
2-2学习率的作用-* z8 Y; {' B0 x& p! N: A& R
2-3反向传播-
, N3 V& @9 g+ ]! v3 W9 Z0 X7 {& n$ W2-4神经网络基础架构-. q, O& ]8 ~+ p. x5 W) p6 H1 F
2-5神经网络实例演示-# u2 P. t. J0 n) J6 |. T7 b
2-6正则化与激活函数
% R/ }9 u7 s# N0 J/ h' g, ^2-7drop-out
! ]/ ?! p. G0 f9 @; o" Q: q: p2-8课后讨论; A: O) l) g6 `
3-1tensorflow安装# B5 z7 V1 r/ Q3 _" M. G
3-2tensorflow基本套路# a9 M+ J4 t# C* `
3-3tensorflow常用操作8 L% z3 g9 ~. R; K7 h, Y
3-4tensorflow实现线性回归
) q' n% w1 C( }' J: r9 v! k3-5tensorflow实现手写字体
) w% X4 k/ H* Q0 a' I7 m( x3-6参数初始化
0 i5 m- u+ X. H0 s9 S! h3-7迭代完成训练
! y2 Y6 @. R1 U" d3-8课后讨论1 o$ {5 A9 Q! J! b; F8 F) T+ L
4-1卷积体征提取' l7 Z2 } F" y, v- u$ q, _( ?
4-2卷积计算流程
7 O# ~0 V3 @" `8 L4-3卷积层计算参数9 |3 j- D2 X- Y2 ]) J- u# L4 i
4-4池化层操作
" x# s, s% L. O4-5卷积网络整体架构7 O5 @" y9 X* G) C7 c
4-6经典网络架构; v3 g% N& J8 M: _3 L/ A Q* X a
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
" B+ F* r. X$ s3 g0 Q+ c0 S5-2使用CNN训练mnist数
/ r `, u+ e7 k; M3 |5-3卷积与池化操作
8 O5 g! Z1 j D" M c3 |; M# H" n& X5-4定义卷积网络计算流程
( J+ D. @0 O9 r/ \- p' s5-5完成迭代训练
) z! P9 D6 b+ S3 ]5-6验证码识别概述* S7 Q2 N) G% I' r; V
5-7验证码识别流程
- A# Q! n* n, ?0 e4 o1 l6-1自然语言处理与深度学
7 a$ E/ }& U" ?2 m2 [6-2语言模型
& \* g6 q" u ]8 V. a% ^6-3神经网络模型
* v* _( @ s [% e6-4CBOW模型 D* A2 L( H( d$ i; g- P
6-5参数更新7 Z7 R, |! a d4 T* C" M( S# U& m
6-6负采样模型
& }7 Y' J. z3 ^ w8 x: t" y6-7案例：影评情感分类(数据
) H% S, u' g, H/ b- ^! I7-1基于词袋模型训练分类器; c/ y8 I, g" q: T- {5 z8 ]- ]1 [
7-2准备word2vec输入数据/ w2 a( v! c: @9 I! ]. \
7-3使用gensim构建word2+ {/ U( Y2 ?5 T, E* U
7-4tfidf原理- [6 C) z: P# Q9 _- a- ]) m0 Q
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 l7 ^2 ~; Y" m: ~. Z
7-6GAN网络结构定义
) E3 p7 g! N: ^; W/ E% Y- B; ^2 R7-7 Gan迭代生成
& h( s3 p3 f8 ?1 k( ?' c7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, _; l5 `/ j# {! J& w& S7-9DCGAN网络细节/ z. l1 Z- }" m7 r U
8-1 RNN网络架构
! r; W9 F/ i5 \6 @! Q8-2LSTM网络架构
% l; @7 J2 W" n4 U4 U8-3案例：使用LSTM进行情; o0 w/ O# p ~' q
8-4情感数据集处理
* ?8 t: g; [# Y! L; t! B. ~8-5基于word2vec的LSTM模型, F, [7 F( s- g, }- `9 z2 Z
8-6趣味网络串讲（数据代5 o1 l! Y1 o ]
8-7课后讨论版
3 K4 U+ r5 L; a" a
: x9 t( N( `, X& x5 }! `2 E' e: G* x8 {- |9 j, j( \
〖下载地址〗
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* q6 m4 I [: \〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗6 v# V2 U- O$ `3 `$ d8 Y ?
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