3 h7 m& P" R3 Y% O
: R( Q$ c* k m) r7 s. X〖课程介绍〗; @8 U$ l) l8 n# k$ g, ]+ c1 I
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 M5 C! c- ^$ G" b8 T: k U0 q
: V3 K h% O, _! R' t: s
〖课程目录〗: [! ]4 ?0 D- N+ S8 u5 X; j
1-1课程概述与环境配置
9 ~8 ~! _1 L, a: A1-2深度学习与人工智能概述( k# N Y" d- p) @/ |
1-3机器学习常规套路! Y0 s8 T& L2 o. h7 |( u2 `; R
1-4K近邻与交叉验证
# g7 Y! c% ~2 N, { Y f1-5得分函数
- W' f7 p+ r# T9 u$ Y5 @1-6损失函数4 l( q5 y1 k9 A. q8 O* O& }
1-7softmax分类器
7 _# f1 `) }4 t- Y& s# h1-8课后讨论与答疑6 K/ C! G$ v9 \' B% H9 i
2-1梯度下降原理-
, T" Z7 r9 j/ e, u" G2-2学习率的作用-# X I6 E! i3 o+ c$ t" l J$ d0 x
2-3反向传播-
9 O2 j9 y; h B x7 c- m# `2-4神经网络基础架构-
: o. Q' ~* C/ l2 A2-5神经网络实例演示-
7 k8 Y, Y) M% i F1 r8 f2-6正则化与激活函数" G3 [, j/ a9 _+ ^& J& }$ K
2-7drop-out$ H H# x0 N; I. h
2-8课后讨论
' H- }- V& H- N$ u4 M+ s6 i3-1tensorflow安装
+ r, C) v* z% M. J' z3-2tensorflow基本套路/ E+ k$ Q+ E+ d4 t1 c' y0 }/ A
3-3tensorflow常用操作
5 ~% S/ f, k3 X3-4tensorflow实现线性回归; m6 |2 X; C1 N/ m" Y) x. h" K& C
3-5tensorflow实现手写字体( e. Y) m M H5 O
3-6参数初始化
0 K0 S) N# @4 j }3-7迭代完成训练
6 H+ g% i/ P) U0 e3-8课后讨论) d4 g8 ^+ Y3 T" p5 t7 m
4-1卷积体征提取
8 [" d) a& ~+ V9 A4-2卷积计算流程8 H3 m2 a( P# L: o! e/ t9 k
4-3卷积层计算参数4 g5 \5 o5 a1 F4 N4 s3 @
4-4池化层操作! |0 l/ ?9 f# R* [( z
4-5卷积网络整体架构* [) A6 g# C1 c& L/ S
4-6经典网络架构
' f. K; p3 i8 r, W. D9 d5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' ^7 o# v* L U5-2使用CNN训练mnist数
( P: C( Z* {' S% D5-3卷积与池化操作' @- z' X% K, V. E0 z
5-4定义卷积网络计算流程3 E C4 p' S% G2 V2 Z1 z9 I8 J7 Q8 i
5-5完成迭代训练
( m, {( k! l, J' _! }" o7 q5-6验证码识别概述
. |# \' x3 ~8 S; R+ v8 C$ b! O5-7验证码识别流程
6 N! o* _9 K* |- D- B. f- p6-1自然语言处理与深度学
, _$ L6 \# }+ y) E; V/ M3 L. B6-2语言模型. w" ^6 L% X3 H5 a' _; _1 N2 t
6-3神经网络模型
# } ~7 t6 T9 [0 W: K6-4CBOW模型 y# i9 _- N' I! v$ L' ]
6-5参数更新
6 F1 Z) \: H# T6 W6-6负采样模型8 A' ^/ F- a B' M1 [ S9 Z; E
6-7案例：影评情感分类(数据
+ F7 Y# ^2 V7 g% s, B1 _# k( a. e7-1基于词袋模型训练分类器
5 H) K) ~7 T( F/ Y5 ~$ i7-2准备word2vec输入数据( }/ K5 ~ `( f( d4 u
7-3使用gensim构建word2. G$ y# s3 o1 q) R8 g5 L- ^4 r
7-4tfidf原理6 _: U- y3 Q+ Y( S
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& Z* q; C& h( ]- b6 W( F0 ~7-6GAN网络结构定义
8 G% N. E- @4 q& P3 y7-7 Gan迭代生成
8 [) b+ f5 i# _, W& O7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! g7 ~$ m; \+ Y( q5 w7 O2 N% Z2 m5 U- G7-9DCGAN网络细节
% |& S' R u. `* X3 }" K' z) M8-1 RNN网络架构0 t6 V5 h4 l8 X0 T2 ?
8-2LSTM网络架构8 ?7 V' A1 z; H
8-3案例：使用LSTM进行情# M" m3 V$ u8 T7 d9 t4 y7 X7 n2 Z
8-4情感数据集处理3 S# P5 S2 _/ p( v
8-5基于word2vec的LSTM模型
5 S6 |) j7 a8 M: [5 Y4 ]% m- ^6 m8-6趣味网络串讲（数据代
1 L5 C5 N0 F/ r7 h2 P" y" |8-7课后讨论版( B7 [0 G6 Y' g! i8 D4 _5 ^
3 w+ X$ I& ^9 d. @) y
, B+ G+ S! x. I1 [〖下载地址〗' H4 ^- j, X3 E; H/ Y8 V
b2 A9 A) f/ |% L6 G1 }# w" r
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗2 w* s' m# O; R. y! `& x
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
# {9 C& Q% m( ]0 x; n
|
|
[复制链接]
