: u9 c q$ S3 W; q5 O9 H5 N
, F2 v: y- } U; \: t: L' Y6 e〖课程介绍〗
' L: |5 R# A) H6 f此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" c' u6 |: g- ]% ~, f+ k
. E8 }9 X/ j9 @* ]
〖课程目录〗$ W6 i3 T* K5 G- a5 D, Z
1-1课程概述与环境配置
* n4 T3 W+ n5 n1 R3 j1-2深度学习与人工智能概述2 S S/ Y' e; ], m- e0 H& }! ]$ ]
1-3机器学习常规套路% v7 M3 ~) @4 r$ k W/ o
1-4K近邻与交叉验证
/ u9 U! H/ ?+ {4 D* \- y/ h8 a1-5得分函数
t/ C* _: Z2 f* M" I0 G6 \1-6损失函数+ W! a6 [/ p% f) A. r2 w; v
1-7softmax分类器" }5 C* x! c: }) ?$ _- r
1-8课后讨论与答疑
# m" K0 G1 V: F2-1梯度下降原理-0 p" ^( O& Y1 w; T
2-2学习率的作用-9 t0 y. G* z" r. P) i- {* E
2-3反向传播-3 [5 H" W. ^' L2 x$ {; j9 x
2-4神经网络基础架构-
1 ]& w6 v1 \0 N* L2-5神经网络实例演示-
{+ p9 P' D5 `2-6正则化与激活函数
) M! k2 U3 a @$ @5 o' a2-7drop-out
& e7 K3 ^/ N: i, ^) h2-8课后讨论7 C0 p7 f1 M1 n( {/ }1 h
3-1tensorflow安装0 g9 G6 ]/ u N$ O; F9 Q: X
3-2tensorflow基本套路8 A, ]$ \8 T; I. P% ?% F9 p* v X
3-3tensorflow常用操作. _5 V4 g5 U& `4 D2 `- E7 M
3-4tensorflow实现线性回归& n$ X( K, I5 k' ~
3-5tensorflow实现手写字体
8 x8 q+ u( L! n3-6参数初始化
4 M( x1 ?4 m: v$ O5 n4 a3-7迭代完成训练) y9 F N' s# u7 p
3-8课后讨论! @0 p$ O' k$ Q. c# s' @: s
4-1卷积体征提取
& J6 Y) q2 k: B" i4-2卷积计算流程
2 c' c! y* p/ b! {( S6 ^4-3卷积层计算参数
( J+ |. M; {% m4-4池化层操作2 d3 h# y4 ^* \- y
4-5卷积网络整体架构9 P8 Y7 q! C) d* {7 V4 C7 Q$ X
4-6经典网络架构
2 g( i; a. I9 H: R7 k# e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- _8 O3 b2 F& G
5-2使用CNN训练mnist数
$ U* x( ?5 C1 f4 K9 u( Q5-3卷积与池化操作3 W/ h1 ~* |: }! p
5-4定义卷积网络计算流程3 k" S2 q/ b% D# F3 ? M
5-5完成迭代训练
: y T. N+ ?2 d* L5-6验证码识别概述
7 B2 p; r5 T t4 Y/ E5-7验证码识别流程2 ~5 ], [ ^: M. ?: z2 e' b5 @, T( W
6-1自然语言处理与深度学
. c9 {/ o* U; n8 {3 ?- x& o6-2语言模型
x: e3 O+ c Q$ ^ m6-3神经网络模型
% C$ o$ P- ]! o- `5 f% Y4 u6-4CBOW模型! w* V! W S6 q
6-5参数更新
) F+ ]; m5 q7 k5 l( |, W9 v8 s6-6负采样模型
: o: P2 ~$ r1 n6 o2 B* n6-7案例：影评情感分类(数据
/ B9 o( Z5 ?% f7-1基于词袋模型训练分类器
( q2 ~$ ~+ K: ~' d. n% H7-2准备word2vec输入数据
7 {3 l; m0 W/ |/ H( q7-3使用gensim构建word2
% {* G6 I& Q0 H- D7-4tfidf原理
' b* ?" ?0 D1 Q- S3 q: G7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( ?* V' z7 M& ~7-6GAN网络结构定义
3 g9 v' S3 z% @. E% U0 H0 s, r9 |7-7 Gan迭代生成
% k% c2 m5 S* g9 j0 v$ g' l+ p, W7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% x" o V- M4 `% z5 S
7-9DCGAN网络细节& T/ o, l9 {7 I" e! o/ [) B
8-1 RNN网络架构! }9 A# q l* h# A9 q0 Y. T
8-2LSTM网络架构
+ Z: B0 O" Z5 e1 J8-3案例：使用LSTM进行情
% Y6 I) u2 d8 u8-4情感数据集处理; r* W+ o0 w m" Y/ V8 x8 ~
8-5基于word2vec的LSTM模型
& o5 V3 [; i# V- T' A* D1 V8-6趣味网络串讲（数据代
1 H7 I! T7 g5 U& E1 w8-7课后讨论版
5 ]' b2 g* H; S% q6 g3 ?
) _3 o* T- e X3 ?. Y& | [' u9 o% L7 n8 x( T7 i, k
〖下载地址〗
/ W! ^0 M" @! a$ u% y$ L f: r4 `2 o# G4 G6 b4 M
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 k! R* o$ [$ m- d3 U
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
. i) c0 r3 Z2 K7 g- t- p
|
|
[复制链接]
