f' x) ], j9 y; P! H
$ l* [* o& e) t( g/ x
〖课程介绍〗3 j9 f( j u/ d' {6 n
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 n, u8 O% P3 S& e' g% P4 \8 {9 F+ \! D/ P
〖课程目录〗7 `1 U2 D: m1 `$ _1 O5 j9 Q/ _- a
1-1课程概述与环境配置
* t2 C. X6 a" r0 a1-2深度学习与人工智能概述) d2 x+ [' ^# B! |8 q
1-3机器学习常规套路" W6 m, Q7 f5 e1 i; K
1-4K近邻与交叉验证$ E6 Y) x- q+ d6 H2 v6 a
1-5得分函数
# _: g" b8 T* d1-6损失函数
a5 v% d& c" j7 A9 x- y1-7softmax分类器
2 E [4 v2 f {: Y1-8课后讨论与答疑
/ i6 u3 ^% {9 L2-1梯度下降原理-
" c) Z# x* r" D2-2学习率的作用-
& A6 l% F- X6 t C- p% E2-3反向传播-4 D, i! a0 V. ?: Y9 Y3 b3 g
2-4神经网络基础架构-% D4 `! A/ f. t! X# @
2-5神经网络实例演示-; M6 c* ~. V7 ] ?2 w5 d! Y
2-6正则化与激活函数
* f! [ \4 E; b' Q1 T! X- T2-7drop-out" U8 {/ B1 W+ e- P, L/ K
2-8课后讨论
" x8 z7 |7 i- g a5 R9 i5 k3-1tensorflow安装1 ]7 o6 c. _9 Q \ q# d& `2 U" c
3-2tensorflow基本套路/ f+ T+ }% _; E. z5 `; e6 A
3-3tensorflow常用操作
2 m& _2 `* k c4 Y' m2 J2 E$ J/ [- F3-4tensorflow实现线性回归6 d3 _, s0 ~1 n. n% F. j- v6 w* ^
3-5tensorflow实现手写字体- W, C6 {5 F& N, e+ ~+ y* {. T
3-6参数初始化
3 v' u8 ?7 L7 q$ M3-7迭代完成训练& F/ ^# u9 F0 K% c" V
3-8课后讨论; \% `; V7 O+ ~
4-1卷积体征提取 P' R+ C7 g* F, L# c
4-2卷积计算流程1 p5 ]( a: ~/ @$ z4 Q* T* e; U
4-3卷积层计算参数
) Y- `5 B% D! |% |4-4池化层操作
+ ~+ x7 J) V& }$ M6 Z4-5卷积网络整体架构
) @, v$ @9 }( t. p; D4-6经典网络架构
8 V" [: C: [- }" }5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） p0 Z. U6 \2 h+ x' o# L
5-2使用CNN训练mnist数! q/ U4 Q! L% w6 ~
5-3卷积与池化操作
" p" B& `+ O7 ]# l: I* e5-4定义卷积网络计算流程
/ l% n* P% J# l& F* F5-5完成迭代训练4 ~; m% d7 S$ d3 a
5-6验证码识别概述, Q/ j6 @" U) U$ Q
5-7验证码识别流程# l* D0 ]0 U! [# A- _! w/ [! r6 H
6-1自然语言处理与深度学8 P7 V, b% I9 J2 s% l( L) c! J
6-2语言模型$ N* ? W+ C5 A$ d' {, m
6-3神经网络模型
3 E! X! j; z( e; x, o9 K" m6-4CBOW模型# [0 l7 `( I D, V; c# E
6-5参数更新& T! r9 Y N4 G3 z/ f( I+ u1 a: w
6-6负采样模型/ i( I9 w/ S8 y
6-7案例：影评情感分类(数据 z$ X4 R. U1 [& x; x: p5 l
7-1基于词袋模型训练分类器
5 D* |0 z6 ]* q Q' h7-2准备word2vec输入数据, N8 \/ M. n& B5 w) G" A
7-3使用gensim构建word26 `( ?& X1 L0 x6 u
7-4tfidf原理
) d3 S. w3 V4 y: u- |+ [7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 _+ Z* @) I& I) n$ j/ D( n7-6GAN网络结构定义) T" D) q2 _. v) s: s+ X+ F- O
7-7 Gan迭代生成
% x$ y9 G6 F/ h% C' e: n5 W7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 k5 ]3 y# J) O" U% n# B) u$ O% Q# \7-9DCGAN网络细节+ J& z+ S; I% m: u3 a
8-1 RNN网络架构
. N: E! b7 ]$ O8-2LSTM网络架构; I, k% k+ u' H ~
8-3案例：使用LSTM进行情
4 @) n! j) G( N& p$ U8-4情感数据集处理6 m+ Q3 w9 L7 }+ q" B& f7 n' Q8 V
8-5基于word2vec的LSTM模型
" a3 d5 _- M* _- `$ {2 f8-6趣味网络串讲（数据代
! _: K! ]6 a0 |( }* A; g8-7课后讨论版
' w4 ^0 t) L. y, h9 Y" k3 v5 C
8 {% I7 u( Y, A
$ @6 u; j+ j/ }( S& n9 P0 C〖下载地址〗" L! h( J& ]8 Y e; s0 x
" _ m2 [ s: L0 e `! l〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
1 I8 d. D( U) q0 H8 S. z Q5 D d9 A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
( L/ R2 U& q: B( t
|
|
[复制链接]
