: V7 C! E' T; a8 [6 t) T1 O* \
* ?1 i. k# a; R& i〖课程介绍〗 \6 M, \9 v2 S3 Q3 g1 F& ^7 u
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 m7 @" u3 q: q- x8 I v
0 |3 x, [6 x) x" W* v
〖课程目录〗& X0 w8 h" Y4 @1 E1 d
1-1课程概述与环境配置) o( H: T- t+ `3 i: q3 Y" B
1-2深度学习与人工智能概述
* X4 p3 q6 d0 q2 y4 L: L1 p1-3机器学习常规套路
+ _% l V, I! r5 j+ x, B1 M K! y! l1-4K近邻与交叉验证
; w- W6 e- _( S1 m1-5得分函数
4 o/ L. B; m @2 k* q* O3 t0 P1-6损失函数
3 a- p% g) W3 r2 h8 h: F1-7softmax分类器2 P; B' f: d& y/ E: x
1-8课后讨论与答疑, W3 V; L9 ]# h' F2 u; u9 f- e
2-1梯度下降原理-; l# E i, @5 K: Y6 o( y5 W
2-2学习率的作用-/ |2 ^& A* n7 d9 k( e3 |* I! r
2-3反向传播-$ a, r; u6 D5 J
2-4神经网络基础架构-
; h- B" P& T0 x3 R/ Y1 D2-5神经网络实例演示-
* J% @; _& s1 z* u+ f1 H2-6正则化与激活函数
) p2 z. p2 B, w1 r2 K5 Z' K/ N7 e2-7drop-out
0 z9 J. ~* l; L8 ~, x4 |2-8课后讨论
1 Q7 F& S. M1 c/ K, {1 ^5 n3-1tensorflow安装
4 \2 {% Q( m3 S3-2tensorflow基本套路
+ C) h2 j/ M7 R* I5 K- A3-3tensorflow常用操作! J/ C7 p1 V9 w# Y3 s' e" a
3-4tensorflow实现线性回归" a, o7 j% a( Q1 g* u! R9 K4 w9 m# C
3-5tensorflow实现手写字体" s8 i f0 o5 `1 a
3-6参数初始化0 n) |3 Z+ v6 A' K9 Z; P
3-7迭代完成训练+ `. Y5 n) i: X# _% M
3-8课后讨论
" P3 Q l4 Y- x0 `5 V4-1卷积体征提取
6 W2 p Y4 [* q; F5 y" E. `( E$ Z5 [4-2卷积计算流程5 M; P8 ^+ k, I5 I: }: a& {' M
4-3卷积层计算参数) d" f9 _2 A. f4 M9 h S
4-4池化层操作3 e3 }2 j; r% W4 D S
4-5卷积网络整体架构- B- D0 ^* y6 D$ M$ m
4-6经典网络架构. Z6 {/ b7 M- i$ @4 I
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! {) J7 C9 f2 p+ @3 B0 U5-2使用CNN训练mnist数& [; ~6 n) [5 G8 {8 Z; t
5-3卷积与池化操作5 L+ A' U% t. X6 o }5 w
5-4定义卷积网络计算流程/ h5 P) ^# t B5 `3 m8 p. e
5-5完成迭代训练
6 S1 K o- m9 y- P- m% |5-6验证码识别概述* U- v, X' }" P; i$ B
5-7验证码识别流程6 Q6 P1 G5 Z& P8 g5 K
6-1自然语言处理与深度学
! z3 w; B% [9 r* k& C1 w% @* P4 c6 P6-2语言模型* i+ ?4 G1 `6 |5 p7 `! r" |
6-3神经网络模型& I M2 W6 t2 U( x
6-4CBOW模型
% N* t; S# I/ f% o1 Z6-5参数更新; n3 n- J, w0 C$ }/ ]+ a& @+ ]- T
6-6负采样模型2 A8 }% E0 r, f- V. C! ?1 Y7 \
6-7案例：影评情感分类(数据1 X6 R2 y6 p& Y% u
7-1基于词袋模型训练分类器
: \! O0 x: Y6 m9 V( W7-2准备word2vec输入数据
9 A+ R2 B# \( @1 J1 Z- k7-3使用gensim构建word2, K% n2 J7 Q2 A4 x1 f7 I6 M
7-4tfidf原理
4 B: R- l/ _. u4 e2 z7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ H! n- u0 B; |' X
7-6GAN网络结构定义
8 }8 c1 W4 S; E+ P7-7 Gan迭代生成
5 Y( ?2 p; N! | h8 q. \7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- A4 M# i5 I4 i! c3 w
7-9DCGAN网络细节
- l' n2 K( o* L4 I8-1 RNN网络架构6 Y' R0 p, ?5 b. D' o, @
8-2LSTM网络架构# K* v4 Q0 s3 I! e; q1 m
8-3案例：使用LSTM进行情
! s: z, `) F# \+ K& j8-4情感数据集处理; f+ n! @) _! T. e/ E% z& r4 z2 S
8-5基于word2vec的LSTM模型# |" J' M0 P: U' \3 R" V
8-6趣味网络串讲（数据代
+ \% o1 X8 Q1 E T( e& O5 F* p8-7课后讨论版
* ]$ K+ m. ~* T; i( l
6 E3 a; l( ^9 ?+ Q% @- `/ F! \( @5 ]' k% F
〖下载地址〗) }& Y- f5 v: }3 A! ~8 E
) ^. i, A1 `! ?; I" J1 h, V, _〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗% D0 x Y0 F! e- t
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
! C! O+ _6 R+ u- p9 Q8 a
|
|
[复制链接]
