7 E3 k! u: U7 f( f
; u6 Y9 R- `" c% g% s
〖课程介绍〗
" Z c/ P5 Z6 e2 s4 s. t$ 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9 @3 z0 F+ ^5 E' j. }' s5 `' a' Z
; \3 p* S% f$ a2 `& D% P〖课程目录〗
' z5 l1 b4 p7 R9 y7 y1-1课程概述与环境配置* S0 d* a" {# j! J. Q
1-2深度学习与人工智能概述2 W' D. s- D- `& @: [" ^: ~: V0 p8 d
1-3机器学习常规套路
2 _9 z! x$ O! U# b$ s2 d1-4K近邻与交叉验证
: D$ q8 F3 I/ Y' r% Y, s. r1-5得分函数. j0 ]0 ~! ?' I( \
1-6损失函数
6 n1 `7 |' f! ^* w$ \4 R/ }& j2 Q1-7softmax分类器
& Y' J- T. Y _. ~1-8课后讨论与答疑8 d$ A! c, m- {2 ?; b
2-1梯度下降原理-
' E! L5 H5 ?0 Q+ F$ H2-2学习率的作用-
+ [4 |7 W2 i% n! J+ q2-3反向传播-
. p4 G$ l7 w! s. u0 l8 `% ?2-4神经网络基础架构-/ M* u k9 t( o: t5 e2 l; q( D
2-5神经网络实例演示-
, n( G4 z. S" i l2-6正则化与激活函数
) D+ z3 @/ x% N2 v2-7drop-out
; C a: }! J/ s- v2 f% x# c. G' [& n2-8课后讨论2 y p& z, ^( Q' N/ u
3-1tensorflow安装& x1 e) q2 p) G) s" {8 W9 }" l4 t
3-2tensorflow基本套路( l' O- _+ ?/ l: U/ Q. A; K
3-3tensorflow常用操作. l R# T. C2 @0 X/ I2 s6 g
3-4tensorflow实现线性回归
! e1 W7 ^4 E" q# v2 H# D% Z1 j8 V3-5tensorflow实现手写字体
( D0 E* v# L# @5 f3-6参数初始化1 O7 T6 K: R4 r0 {7 A, c: X
3-7迭代完成训练
& v0 ^ v( h3 Y. R6 U. S7 O$ b3-8课后讨论
: u) v/ f. R4 {; j- r' }4-1卷积体征提取1 p* H% B5 E- U0 d' h
4-2卷积计算流程
: E4 p- S0 ]6 `- F- I) n" G4-3卷积层计算参数; q; ]1 |: c+ c, [+ V
4-4池化层操作/ J5 P3 h! `) B- Y M+ \
4-5卷积网络整体架构4 p' h# g$ D0 u' x4 Q3 @; F
4-6经典网络架构/ \9 Y. ~1 q4 C
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
m+ R9 A$ u- i. [4 i1 E( N5-2使用CNN训练mnist数
2 Q4 Y B+ z! |8 q# l/ R3 V$ `# B8 O/ M5-3卷积与池化操作
, G v( g' O$ z* j3 C5-4定义卷积网络计算流程# F1 Y' @) `( {- ]* s6 |
5-5完成迭代训练! M7 Y& {- x2 T* ?+ r9 u( h$ V$ n6 A9 H+ B
5-6验证码识别概述
" S; Z' ^ v7 I3 d, E5-7验证码识别流程' r" `# [! u A e4 a) {
6-1自然语言处理与深度学& x+ ` I7 u* n4 Q1 M" E5 g1 B
6-2语言模型
6 M- `6 p0 n( C3 { V: \6-3神经网络模型
! t' u3 w8 k8 y6 _# T6 z6-4CBOW模型* H' ~) G5 a4 T7 c0 A' l
6-5参数更新4 \9 ~* d$ K! B
6-6负采样模型8 l4 a7 Z! q: `1 }/ g
6-7案例：影评情感分类(数据
6 N4 m) T3 a; J- n6 r3 e' g" a1 p6 t7-1基于词袋模型训练分类器
% j+ @/ {; W# c7-2准备word2vec输入数据: V2 s7 N+ t: @# J9 f. ~8 J! ~
7-3使用gensim构建word2' H0 U; `# l, X% {5 `4 |0 T5 {
7-4tfidf原理0 H* v9 f! M8 M+ |
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 z2 |% e3 w9 U$ J5 M3 v
7-6GAN网络结构定义
, }8 u( l) y' ]9 k7-7 Gan迭代生成
S# v! M) e( k# E) T. X5 M7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 m$ Q, \4 z" H% u
7-9DCGAN网络细节/ W6 Y! j: b9 C) Z& N; E
8-1 RNN网络架构
# K4 A4 I# s [* ?0 f/ _% o y8-2LSTM网络架构
8 d9 M c4 V0 y2 g8-3案例：使用LSTM进行情
% Z* m' G% b1 a6 `% ~8-4情感数据集处理
8 C( k4 {1 k1 Q* ~: f- O; ]8-5基于word2vec的LSTM模型
" o; t2 e6 j6 e9 l5 D- D) y8-6趣味网络串讲（数据代9 x: ~3 O4 r) ?# Y! `6 h! x
8-7课后讨论版
3 I) K" C" S1 ]3 p# B
# Y% J% p, `# ?' @7 x H' D; c% R
0 y8 ]; ] s# B! B% } f1 w) V〖下载地址〗# e6 @( o! g/ V4 n3 d
. |$ z) ^. E p( w
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
6 {( m+ P/ g& w: _4 g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.html8 l& }6 I7 S, s
|
|
[复制链接]
