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$ ? A9 u ?! h& N* |% M〖课程介绍〗
( a$ A9 L2 P1 d% ^# z: H此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) _5 c/ H, B* e8 t0 c" T
% B& r2 d* \8 r* \1 V' A8 r- H! @" q V〖课程目录〗
; T& G$ N- X- e( W3 u+ z5 t1-1课程概述与环境配置! l. @+ i1 h! d
1-2深度学习与人工智能概述
6 u; @8 H3 p: K5 r1-3机器学习常规套路
6 Z9 Q# B* [' s1-4K近邻与交叉验证
( L) {& o9 s$ l7 a- ^6 Z1-5得分函数. N5 ~8 N- K% a3 v
1-6损失函数
1 k8 Z( g$ @- z J1-7softmax分类器
* R3 }" E; i7 S4 B1-8课后讨论与答疑
! T1 c' q4 G. P/ r z2-1梯度下降原理-# B! t3 f# g% S9 x7 m i: ]# y
2-2学习率的作用-
% @* ~) p- m* |+ m' |2-3反向传播-
: q" B% f& o1 e+ n% `' a2-4神经网络基础架构-- Y' a/ k# M! r8 x7 e
2-5神经网络实例演示-7 S+ u& [+ C9 f/ x5 X, ^
2-6正则化与激活函数
; |, L( o4 N& Q3 q% L2-7drop-out" K7 |5 i6 T' ?
2-8课后讨论
$ X/ [5 X, _- [9 Z8 t3-1tensorflow安装+ D0 ?* A4 K t7 [
3-2tensorflow基本套路
0 {, k7 l8 F8 [% O5 s9 @3-3tensorflow常用操作
7 F" L; P3 {$ A8 N# W! e3-4tensorflow实现线性回归
, o) V1 D5 ?; x6 O* y3-5tensorflow实现手写字体8 J8 w& A$ g! u
3-6参数初始化; Q: [2 u, W1 B
3-7迭代完成训练4 C7 Q* ^! E4 {: @
3-8课后讨论$ C: S, P1 a4 Q8 F2 D+ A
4-1卷积体征提取
% g+ p3 V! ~4 d; p4-2卷积计算流程& g- H0 L3 H; I, L0 d5 b
4-3卷积层计算参数$ r2 U' C, C' w4 v; D
4-4池化层操作' d/ J6 f4 i( l6 {4 C R
4-5卷积网络整体架构( k# ?% H0 r1 D* P
4-6经典网络架构
4 U @- y' y' ^$ {5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）/ B! p! y, y0 m. t9 d
5-2使用CNN训练mnist数' Y4 i' }) W6 Y+ s b9 n, N: [
5-3卷积与池化操作6 I4 N( O' x* o+ z" f9 |, p" E3 D
5-4定义卷积网络计算流程
7 G$ S9 \4 x9 s% F5-5完成迭代训练
( |/ I! f3 n* C% N' i- A- P5-6验证码识别概述) ~3 n9 D3 q0 ?7 f. t5 c, W
5-7验证码识别流程5 R' ?; J7 }% l7 z
6-1自然语言处理与深度学: T6 @6 c6 s+ Z( }3 A% I; S( w
6-2语言模型
P- x7 [; F: }6-3神经网络模型
' X+ @# z) m8 u% K% M9 d( c6-4CBOW模型+ Q; P( C$ x( T, F
6-5参数更新! E1 \" g. q8 ]# i: x3 Q7 K c
6-6负采样模型
' c) }) m; u1 D& v: x t! e6-7案例：影评情感分类(数据# Y4 s; n9 E6 Z. ~( Q" V- S
7-1基于词袋模型训练分类器$ }& M) I# @ S2 w) E0 |
7-2准备word2vec输入数据
% G! I7 v. M; c& D& ^( B7 [7-3使用gensim构建word20 ?8 n) r- N5 a1 J
7-4tfidf原理
2 a, [4 r4 L" R2 Y; z- T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 o a& T6 u7 W( W3 a# R
7-6GAN网络结构定义
4 j- s; q+ T2 {2 J3 @7-7 Gan迭代生成9 |, O! ~& u. A, o: a2 {4 x1 C; c. B
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 m' T6 T( s# l: N( H. y+ k0 k
7-9DCGAN网络细节 Q# C# W$ f5 z" J+ I
8-1 RNN网络架构
# r( a4 r) e4 Y4 P8-2LSTM网络架构- F% H# g4 s) y7 P# c
8-3案例：使用LSTM进行情
7 J- {+ X' M1 S, P8 w8-4情感数据集处理4 f. L, k: e% h7 F1 A
8-5基于word2vec的LSTM模型* g& q, X5 X t2 j1 G# B
8-6趣味网络串讲（数据代
6 u) c6 A* K$ Q2 X% Y5 \8-7课后讨论版
/ ~0 u4 V6 K; O( k3 q. o" A2 E$ P
* B1 F( R+ }' a- u8 {$ Y4 w, S+ `
1 q0 O0 J* f. A, M〖下载地址〗
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) f. C* S L4 @3 W- v〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& N: v. g9 p( Y& D9 Z0 L
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