/ A) U1 `9 p! N
+ \8 K: M# u( I6 n6 n〖课程介绍〗
& n! S$ X$ M& X- f此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 r% M; i! w4 Y% {$ g; d6 O/ d& u. S, E7 w5 B4 x6 x1 _$ _
〖课程目录〗
9 ~1 J/ ]- U H+ C; q9 a4 a1-1课程概述与环境配置4 v! ?4 T7 A5 `" I) W) c6 s5 x
1-2深度学习与人工智能概述4 `* y" o5 q. J
1-3机器学习常规套路
" V' P# T3 d$ I7 p4 Q" a1-4K近邻与交叉验证8 O) I! s# Y5 I
1-5得分函数
. M/ `' `7 i& p* I3 g+ `$ m, R1-6损失函数2 b2 S; K; ^4 R& K) ^
1-7softmax分类器- }9 h' ~+ [& Q' s6 b* S
1-8课后讨论与答疑, w9 g) j$ w' }9 u# a+ B: ]4 u6 s' p
2-1梯度下降原理-
. b/ v" m7 \! L8 c+ R# f* `+ `% B2-2学习率的作用-
/ c: c8 e+ ~8 I- _+ O" M5 {, c2-3反向传播-7 I( |1 T4 o7 c/ I; W
2-4神经网络基础架构-% K6 v- [ K3 g$ k, L h
2-5神经网络实例演示-) L# A0 O9 c0 q* u6 S% e
2-6正则化与激活函数" q- J7 G. `( X! Y
2-7drop-out
" j7 V/ C- E# A8 h. X( c3 ~& B0 d2-8课后讨论
$ e% E' V# w" X" H+ q+ |! \3-1tensorflow安装$ t. ~8 e3 V* n. r1 u1 }
3-2tensorflow基本套路0 }+ ]# _, x! ?% c) l. G3 B9 O
3-3tensorflow常用操作
a' A5 J7 E/ s( K3-4tensorflow实现线性回归( L' Y" l4 Z9 j* y' ]
3-5tensorflow实现手写字体
9 F8 b3 B. {) _4 x3 I6 t9 B/ `* \5 j3-6参数初始化
- x" _7 E$ |! ~4 U3-7迭代完成训练
- T* Y3 m' L z3-8课后讨论
- L) j$ c7 a0 u* A. o: E4-1卷积体征提取
, s, t& u" `0 D; R2 [4-2卷积计算流程2 j: \. {" x8 I
4-3卷积层计算参数
3 \. N; G" p$ `( i- T+ M2 f; W1 S4-4池化层操作
; N2 ~; u6 A! k+ V4-5卷积网络整体架构# h2 Z8 `, W) U6 Z3 _
4-6经典网络架构+ e) D, A, S# n# F+ P2 ?6 p
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 ]# P5 r, {5 t" T. p9 j* f5-2使用CNN训练mnist数' w" S4 E3 K5 V3 T0 _
5-3卷积与池化操作
5 N8 |" R) `; ?: R0 s) Y5-4定义卷积网络计算流程
( h! C2 @; X# b/ I) K" N' ]5-5完成迭代训练; ~3 E) E" t( S' @
5-6验证码识别概述
: D1 Y: |; ~5 A |5 F, X! I5-7验证码识别流程
' r6 q& M2 f0 i% o6 j. {6-1自然语言处理与深度学
+ z3 ]) ^/ q* j2 q$ V6 O* Z, m6-2语言模型! |1 S$ |& Z Z1 n; `! H' l
6-3神经网络模型
( f$ I: x* d- ?3 Y: y8 a7 w6-4CBOW模型
. m2 z+ l% X8 O+ _9 ^. {: g6-5参数更新
. R" [- \3 b0 N- J4 C, l' H6-6负采样模型" I" n7 s! q1 W# o' F
6-7案例：影评情感分类(数据
2 R1 L" a, ?& a3 q3 F% M! H: P8 h, O5 |7-1基于词袋模型训练分类器2 @" b$ I' s4 M4 p \$ O
7-2准备word2vec输入数据! \6 A+ R8 }7 @! [+ s' N
7-3使用gensim构建word2" x) E F; s: b2 r
7-4tfidf原理
& T' K4 |- K( D% O. ?7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ h2 R" P% A+ Q3 U& c/ M) s
7-6GAN网络结构定义( |' v' |1 z. }! p) G, G% l
7-7 Gan迭代生成
* E# S0 u/ k5 C8 I7 a% s7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
h$ M9 f h, F* p4 R7 g7-9DCGAN网络细节
q: Z: C. H- E; k$ q3 e) u* R% y8-1 RNN网络架构
2 l1 `- K2 L9 E6 @3 K$ \6 g8-2LSTM网络架构* M2 d. A4 c7 G( k5 p g
8-3案例：使用LSTM进行情8 M# a. {1 j/ U9 v
8-4情感数据集处理" T% L3 J& `' T5 {9 J
8-5基于word2vec的LSTM模型
( ~8 u$ ^7 K% v8-6趣味网络串讲（数据代6 M7 z9 I, c, _4 m# R# l0 _
8-7课后讨论版
9 ?7 @! a& t9 g; J" L/ C U
2 z, ?# G4 G! }( m2 K$ m3 U1 V/ _* p3 i0 P! a r- ?; g/ f
〖下载地址〗
* c1 \7 W6 F0 W; J( ?
: p, o E8 Z" R' U1 S2 x〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
0 `2 {/ ^) q2 D* q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.html4 X$ f! f3 v5 I& J' l
|
|
[复制链接]
