3 R' E* G0 I5 L" P, M: P; a8 u; \$ E& F+ d- e0 L
〖课程介绍〗& C9 C7 M8 h: x
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 ?7 X4 r8 K! W" e: r, m
( p) g& M6 L$ I% O& v7 g〖课程目录〗) e& w3 E. M4 X* {3 A
1-1课程概述与环境配置! ?' ^ }3 b g0 L5 l2 o
1-2深度学习与人工智能概述
7 \5 I- N N$ }* i9 V1-3机器学习常规套路
6 U" e- j3 S1 \. d+ Y; R9 p1-4K近邻与交叉验证
+ ?* D8 l( J. y3 m1 E1-5得分函数
" s" m( _+ o$ Z, L9 O7 J1-6损失函数& L1 h5 T) [( G3 N
1-7softmax分类器
8 O+ O: k0 u K9 r2 B, Z1-8课后讨论与答疑
. D$ j9 D* M2 F7 S& B2-1梯度下降原理-: F6 H3 T! j3 p* l9 _$ F
2-2学习率的作用-+ o% [4 M: h+ z) i/ j; N3 v" S8 }
2-3反向传播-
1 G5 d* p+ ?( ~; Y: `8 C2-4神经网络基础架构-
) W5 n% i' d; n! }2 B" ]7 o5 M! L2-5神经网络实例演示-
/ r% y0 x( d. q& ?1 `2-6正则化与激活函数
, T! K) }( N! t- I5 K. `# ?2-7drop-out8 e# K/ M. {4 J# w# ~
2-8课后讨论
# x4 w3 }6 J1 O: t- m3-1tensorflow安装2 v5 k, I! `( ^, D. m3 \9 \
3-2tensorflow基本套路
( x9 M$ `9 l7 ~; y" u/ v5 o* Y& e$ }& z3-3tensorflow常用操作
" ~/ Y& ]. B2 G/ c! K3 P/ U3-4tensorflow实现线性回归! @6 k: L! [+ o1 K
3-5tensorflow实现手写字体7 T' C2 Y8 m2 N: S5 y: }4 v
3-6参数初始化
. K/ h" S: M) j4 b: Z( ?7 r) Q0 a3-7迭代完成训练
, g$ J5 C5 D+ ~7 {3 h3-8课后讨论( t# ~+ ^4 M6 L8 K0 O7 W: S4 n! K
4-1卷积体征提取
4 f c. M$ R# S4 c) u+ m* b4-2卷积计算流程2 e; Z& T+ c8 U
4-3卷积层计算参数
+ I! V, y2 J5 i9 T4 N& V4-4池化层操作7 \; d( C3 X$ O0 e/ Y
4-5卷积网络整体架构3 ^& f5 W( A) k5 b8 v+ E
4-6经典网络架构
( ?& Y; p' k8 G; I5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& n3 m0 g; G, k! y* Q5 B7 L3 E" {' ~
5-2使用CNN训练mnist数5 h% B$ E4 R3 f2 L4 S: K0 B6 A
5-3卷积与池化操作0 f+ Y+ P. a, L
5-4定义卷积网络计算流程
& e: d/ R( |5 S: {5-5完成迭代训练, |- a* k# `2 [2 G
5-6验证码识别概述
. @! _5 z9 \2 ~& a0 @* t5-7验证码识别流程5 l3 ~) W# {- ~7 l7 p& j5 B1 a
6-1自然语言处理与深度学" ]# e6 q0 S6 U o# z
6-2语言模型
0 H9 L; z4 R0 _3 @6-3神经网络模型; z" i9 G, O4 M. Z* }
6-4CBOW模型. {* r/ h, ^# F2 F; I7 | ~$ m- n
6-5参数更新
4 J, Z: ]/ j5 J2 s! W6-6负采样模型
; w4 [0 Y7 q& e7 l! q6-7案例：影评情感分类(数据3 Z3 M: R7 m4 ^7 y
7-1基于词袋模型训练分类器7 u) ], z0 @, ?; \; a0 Z
7-2准备word2vec输入数据! W) z K1 U5 c0 r* k! @
7-3使用gensim构建word25 U" l) N: T& m. G
7-4tfidf原理2 g! r, ?- V3 i2 ]" ?+ o- |
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( M2 ]4 l0 L5 C( \6 e* h8 R9 _7-6GAN网络结构定义9 r2 |% M$ W0 T- c2 W
7-7 Gan迭代生成
" {, n5 W; c- U1 F7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# t( Y( b3 L7 h' _, Y6 Q7 O7-9DCGAN网络细节
' z5 F# J$ B' \9 K8-1 RNN网络架构
/ l& S( }' J5 b! C+ G$ m; f8-2LSTM网络架构. e/ e8 V4 N8 G
8-3案例：使用LSTM进行情/ K4 _9 z* \% l+ H
8-4情感数据集处理: E4 L8 {( b# I, f( m! B' i
8-5基于word2vec的LSTM模型
, l$ C8 Z, T( u7 B- T8-6趣味网络串讲（数据代2 Z0 N% ]" k. p( k5 Z S8 R
8-7课后讨论版5 D5 Z# n, ^5 [
8 X W" u1 n" ~ w
1 Z# e; x5 i' p0 e〖下载地址〗6 }6 b* \ }: I. C8 R
m0 e/ h" c/ o% ]+ X/ U" [
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗! @7 V4 m3 W" f0 S6 l! S
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# Z T+ T) Y$ i! [
|
|
[复制链接]
