- ~* W% N- f D
; |: n8 a% P6 J7 X0 f〖课程介绍〗
! A! K0 g8 ?* a4 S# C此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战! |* c U) R" C j4 F" k" B
0 Y& D5 [% C9 w! F0 ~. \
〖课程目录〗! @4 Y7 K* r1 G8 s* l
1-1课程概述与环境配置8 y( |' V/ V" ]$ q- T, l
1-2深度学习与人工智能概述' W; H& ^. e5 | @; E# x
1-3机器学习常规套路8 _0 J# K: r0 Z, v( M# n& c
1-4K近邻与交叉验证8 ]9 H1 c- y) i& {: s2 j
1-5得分函数
( O4 V* G: s9 {5 _9 a( T1-6损失函数1 s4 Q/ m$ g: w" v; S
1-7softmax分类器; P& e( I" }1 a( G6 V
1-8课后讨论与答疑7 L: r7 \+ J( |& N% i
2-1梯度下降原理-
. T/ y4 G6 @, n b% d2-2学习率的作用-
- `1 X$ W8 N3 W2-3反向传播-
* X- a. @6 Z* s- ~, L/ U4 S/ q8 g2-4神经网络基础架构-
% i K3 a8 x2 H8 g! s$ p$ f2 J6 U4 J2-5神经网络实例演示-
2 j1 \2 d1 F6 a* u( f7 I# S5 L# c2-6正则化与激活函数$ z3 M% k5 r# P% X D F% L7 `
2-7drop-out& `" U5 U, [! d, r* b% c% Z
2-8课后讨论+ G# d- y3 ?# v9 e( O8 @
3-1tensorflow安装5 c) i( D- W* F K6 H3 T+ {
3-2tensorflow基本套路
4 J/ |6 m9 k- T8 n: P& ]' X, ?) c3-3tensorflow常用操作. v; t: H2 f( m
3-4tensorflow实现线性回归8 H' f+ m- c1 D$ Z5 T; d0 L& p& Z
3-5tensorflow实现手写字体! d, O* [. i3 B5 p% t
3-6参数初始化
+ n3 {+ O: d, r0 _) d5 j$ x3-7迭代完成训练
& d( g7 I* g. F/ d0 Y4 y% M' ~3-8课后讨论
* c/ i" h( o g1 L4-1卷积体征提取1 z& W; G% e" u5 y! q
4-2卷积计算流程8 `+ D2 e$ b: q8 f2 T S ~
4-3卷积层计算参数9 K' c4 Z7 o6 F3 S t: R
4-4池化层操作
g; G2 f+ O& r5 v0 N. Y4-5卷积网络整体架构. D6 ?7 {& m) y+ Q
4-6经典网络架构
7 Y0 z9 o9 Y0 ]6 I5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) ?- |, E# C$ q" r/ Q5-2使用CNN训练mnist数 ^% q/ s2 \5 k \9 h
5-3卷积与池化操作
L# l3 R' l3 h' f: y' Q5-4定义卷积网络计算流程
5 x) z( v( p& L5-5完成迭代训练
2 M: ~- j6 t: F$ L) E% C8 T# @5-6验证码识别概述5 g: {# s" H: G. p1 R% q& B
5-7验证码识别流程
& S% D5 Z9 y6 c/ a4 @6-1自然语言处理与深度学
9 L# [; V9 ~/ V8 d6-2语言模型
K) G( `& i- Z0 U" ?6-3神经网络模型& H X% j2 t$ {. I
6-4CBOW模型
- w- I, Y3 E" w2 ~ O6-5参数更新
0 d, [6 T, V" F! u4 k1 Y6-6负采样模型
: L4 c2 ~9 j3 D% V, `* n; u6-7案例：影评情感分类(数据4 M& u. V( ]2 d* x* J
7-1基于词袋模型训练分类器/ _% w* H. g/ ~" Q8 ]2 C
7-2准备word2vec输入数据5 n' }6 g- B- c# l
7-3使用gensim构建word2
& Y% j/ N. a! M1 ]7-4tfidf原理
: J; h( A2 k! H5 T. [7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 c' p' L7 @, p" S/ e
7-6GAN网络结构定义/ \# z5 j; u9 C) p6 U% J; _' D
7-7 Gan迭代生成4 ]& ~/ l1 M+ l7 E [. L* \" f
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' m$ p( k H f2 }. A$ V7-9DCGAN网络细节
8 x4 Q- d- x9 ]. N8 U4 t8-1 RNN网络架构
. M1 S) s2 L7 u& J8 `% B0 d8-2LSTM网络架构4 Y0 N5 N6 U. J1 ?7 H# C
8-3案例：使用LSTM进行情
) @- o/ B$ e% ^: _2 j8-4情感数据集处理
5 m* t/ [' L* p" u% ?1 m# U4 h8-5基于word2vec的LSTM模型
$ G$ L4 l: P9 g, ]0 ~8-6趣味网络串讲（数据代 M& g1 J- V0 a: Q- j
8-7课后讨论版
3 l! }2 a4 d7 R3 z! R2 k0 D8 L# b0 d C" T
0 p% C a& l9 A2 Z! H
〖下载地址〗1 O% p7 r' [! W' c! y
: V b4 k" R6 x# n) E. D4 E0 _( ^7 G〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗- Y. t9 f# S9 ?$ S& p% O
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.html1 ?( ^* a$ _6 E. ^4 c
|
|
[复制链接]
