; y6 r. M$ [7 W) e
+ k9 o- Q% a8 x) g& u3 P: X〖课程介绍〗& o) b# z) w1 k4 \( 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' s9 F% i3 i( I4 Z
. V/ e# s" L$ @6 V0 c3 z〖课程目录〗
( w' B8 u3 b0 c9 G0 z0 j0 b' G1-1课程概述与环境配置
" b6 Z& R' n: `3 }6 o+ v2 t1-2深度学习与人工智能概述
0 K0 f0 v8 E, N/ L* b A1-3机器学习常规套路3 d" o( b, O$ \# t8 C8 d2 o& V
1-4K近邻与交叉验证
+ H1 q' @" O7 S* l! M. ]4 i& m$ }- \1-5得分函数7 J8 ]$ p' _ _" W% z
1-6损失函数
5 r' a+ l( T) Q E6 n6 ]; \1-7softmax分类器8 k% b) }( q' k( X! q6 u8 w2 X
1-8课后讨论与答疑* P' q4 X1 E) X% y+ D
2-1梯度下降原理-+ O1 Q( w! C4 ?* m( Y2 Y- w
2-2学习率的作用-- x: W) f- P$ a- @ `# {
2-3反向传播-/ i) @! m: z( Z; T* B
2-4神经网络基础架构-% \. U3 F) m3 g4 T7 Z. H) m/ ^: m; T) x' @
2-5神经网络实例演示-2 ?9 O$ w! D: v, i# l' j
2-6正则化与激活函数
$ H- W0 B8 z9 R: x& c2-7drop-out
9 o/ X7 b' G8 t( J' c4 S9 n2-8课后讨论
( E& k% P2 z: E2 p4 b2 w. @2 {* f3-1tensorflow安装: H' L% C/ E3 q
3-2tensorflow基本套路; C9 E) v' ~: l# h
3-3tensorflow常用操作! V/ A$ ^7 l1 W' c) e P* v
3-4tensorflow实现线性回归2 g5 K- a( d0 U/ ^! D0 R
3-5tensorflow实现手写字体
$ O7 s/ |2 W8 Z" W. Y2 k3-6参数初始化
4 c( q* _( _3 ~* \( z8 C. ~- X; |3-7迭代完成训练) i/ E* U: M1 e9 L/ {6 n: U
3-8课后讨论
5 d$ T3 z+ n" P- f' g3 I4-1卷积体征提取
- ?4 U1 |3 ^& u3 B/ X. [4-2卷积计算流程
& H' j$ v, ^0 e5 t4-3卷积层计算参数
, [8 u7 \$ a4 x' M$ C W) I4-4池化层操作5 F( x. r0 u& R$ H2 ?
4-5卷积网络整体架构
, C1 d* S! c9 ?5 b S4-6经典网络架构
2 j. m T" W2 T5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. I! U z8 S0 b8 z0 C6 q5-2使用CNN训练mnist数
* ^, _$ \' {; A- p$ h( _5-3卷积与池化操作
' y4 V! c4 ?9 {5-4定义卷积网络计算流程6 l( K* C4 M! u! ^0 S# Q$ T
5-5完成迭代训练
6 g' e. {0 T1 `( s% h) r8 F& g- P5-6验证码识别概述
7 X+ d- ]% s2 ?% p( \- @5-7验证码识别流程
' e0 D S3 p7 r6-1自然语言处理与深度学
* ?. I) Y8 _( y0 G" [ B6-2语言模型
! U3 v; R# }; ^- S: Q$ G& h' `& V6-3神经网络模型* o' y- @' R9 i5 f, R9 N
6-4CBOW模型
! d8 l% ?: g9 W. A6-5参数更新
8 a7 T9 j, f# @- W" u6-6负采样模型
5 T# x+ `3 k* d; K8 Y: ^# J6-7案例：影评情感分类(数据
( V. z( P& A. l( I* A7-1基于词袋模型训练分类器
/ {- G, ?# y; O7 h7-2准备word2vec输入数据6 D s+ o; t' z3 f+ r U, I# k
7-3使用gensim构建word2
1 }; [5 Q4 b& z2 O; x7-4tfidf原理" H' p ~3 ] k, o" ^2 A( N0 c
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ E9 a" P5 k' R6 w$ l/ l! r
7-6GAN网络结构定义
) z' n. j! l! h; H" I# E! l2 J2 P7-7 Gan迭代生成
( i- W, m, P! D+ Y; {9 q5 J0 ^7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） l" z% b7 I G( P0 w3 ~
7-9DCGAN网络细节
, _7 f6 o7 @- A3 Y z! N8-1 RNN网络架构
# M& `# X) b4 q; r' ~, }8-2LSTM网络架构
6 H0 e6 P- ?# Y8-3案例：使用LSTM进行情0 e0 \- a3 I7 F& p' V
8-4情感数据集处理3 k8 K8 T8 M: K1 ^
8-5基于word2vec的LSTM模型0 Y. S: k" B% A9 s x
8-6趣味网络串讲（数据代
, K9 @+ C: U8 h8 T4 ]8-7课后讨论版
3 ?9 k5 f- b3 h. L/ a$ Q/ e1 q" H% N( Z4 H
4 m& G' I a: _* w* F d) e
〖下载地址〗
) f9 v! E; I* f3 w: p- A2 d9 z5 P+ H! T; T w
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
! ^: V/ x( t" K# |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 j; R) U# R' o! v$ ?. a4 I' ?: I* S4 `
|
|
[复制链接]
