! P5 ?$ Y: ~ r) B- P! v/ [
0 r" D" G& @, b3 R- D! f
〖课程介绍〗/ A9 P) a& W, m/ L2 ]/ B( ?
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
% K5 P; c5 h% o) L6 e2 @" c) F. T
. A; o( ]/ T: c; k% w〖课程目录〗
7 Y6 d8 [. d5 Y1-1课程概述与环境配置 y& w. b$ W5 I1 K
1-2深度学习与人工智能概述# a. E3 m2 ?7 \- J' z) V& `/ z
1-3机器学习常规套路
, K1 s% i4 k# ?, P6 _) ~' d- I1 [1-4K近邻与交叉验证
8 B* V1 `; w1 i1-5得分函数
. V+ X) O7 z- G7 X1-6损失函数
3 \; K7 A6 i$ C, t5 J) }1-7softmax分类器4 x* H2 y% X- h# w$ t3 b5 P
1-8课后讨论与答疑
- `+ M4 b3 ~4 K9 j3 S) u) L8 i2-1梯度下降原理-
8 z2 r; g3 F9 ?9 J; g( _1 e; W2-2学习率的作用-
/ A6 C' P5 M4 |0 g/ V2-3反向传播-
. ]# i* D: ^3 |9 k4 |2-4神经网络基础架构-
9 ^* n& }, x5 G# Z2-5神经网络实例演示-
1 ]6 U* R3 [4 ]" l2-6正则化与激活函数) S7 Z3 B: b5 K. k! a; U
2-7drop-out
2 D$ ]% b6 i9 T, n6 t2-8课后讨论! q- y, M, x# W( ]2 W
3-1tensorflow安装
1 j2 o' z$ {$ h, M: H1 I5 w- i3-2tensorflow基本套路
: k( _9 t* z6 n- m* l3-3tensorflow常用操作6 A! P: ]' V$ Q' R/ Z; ?6 i6 G
3-4tensorflow实现线性回归
b" f1 ~2 r. y3-5tensorflow实现手写字体
; v# T2 n) m3 q1 T- _+ F: z3-6参数初始化
/ m* t W& C; n$ v# C3-7迭代完成训练
$ i4 D' x2 L8 Y* J; N% R1 u3-8课后讨论
" V9 K0 u! N: z5 Z" ~: `2 O- v4-1卷积体征提取
# f" P# a8 q2 Q2 _* S4 L% V3 @4-2卷积计算流程
/ `: X2 u. U& l! {7 e6 g/ q4-3卷积层计算参数
% D4 D" z+ t& D! }* z; v! W4-4池化层操作
# d: q3 d& G: D" g: X4-5卷积网络整体架构
7 Q6 J* B( j- l5 I/ k6 t/ B- t4-6经典网络架构
- [' c- z, J. ~3 q& u5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 g6 {+ y9 o6 p7 O. [: o, Q8 ]2 o5-2使用CNN训练mnist数
8 e R6 R1 [: g+ g, x; F6 t; L5-3卷积与池化操作5 _; K7 W' F4 c# Y. u' X6 ]
5-4定义卷积网络计算流程
6 A, v' z0 Y4 T2 v5-5完成迭代训练9 F( G3 o% s( G
5-6验证码识别概述+ s h% R( w4 K/ \
5-7验证码识别流程- U8 g4 W$ R$ s4 I' {/ E
6-1自然语言处理与深度学
* I3 Q, T! u$ u6 D* q* G6-2语言模型
1 `1 |" x; o7 T9 S; s4 {6-3神经网络模型
1 G( o4 E1 M* |8 q6-4CBOW模型
# k: |) y# |- L8 m6-5参数更新' _5 Z' U4 V* y
6-6负采样模型* y7 w& p# {) z* q' b
6-7案例：影评情感分类(数据3 S" C4 ]0 `' g, d* F& L# j
7-1基于词袋模型训练分类器) k* o$ z y; ^5 c2 z8 i
7-2准备word2vec输入数据) W/ f$ T# a; f7 f
7-3使用gensim构建word2
- j. x! I2 f( U4 z9 d7-4tfidf原理! b6 n( K" I* j$ N% |1 F& b$ |$ r
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 l. r" j, f1 X1 N9 k$ K" N, ^7-6GAN网络结构定义& |( j3 {# ~3 i& J+ t" p
7-7 Gan迭代生成6 m2 n z! t8 s8 D
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
: H0 a! T$ U( n/ Q7-9DCGAN网络细节# ?% B! [+ l9 U) U5 H# y) r! V, J1 ]
8-1 RNN网络架构
8 X6 H: K& q8 Y9 v! F X# ?& Q @8-2LSTM网络架构
& o& _8 P0 D, w( _0 s8-3案例：使用LSTM进行情, o5 w1 \6 k# a: u4 Y
8-4情感数据集处理. M M X; g& J8 w' E+ Z6 x
8-5基于word2vec的LSTM模型# ?8 V- U' O& X, I' z& K( p
8-6趣味网络串讲（数据代
0 t5 b* _; N9 U& h7 k; t D8-7课后讨论版8 z" d6 O+ g" z; i4 E* D
8 _' _& I" v; @: S# b1 }+ y9 \& i
" b) Y4 K0 t) W- `〖下载地址〗$ V/ h. y0 V; d: g& }1 S
( ]2 n1 @4 w( U% k" H〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗5 m1 ^: o/ v5 S. q
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html% P0 e9 B2 G* F6 G! I7 U+ ^
|
|
[复制链接]
