7 g, n6 I# J7 K! N3 Z. a5 P- e
m9 Y9 v% i/ t/ X/ ]〖课程介绍〗
0 G. r. c$ h h/ g此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" |9 S9 _( E. d7 `
: T' \4 o3 f# O) T〖课程目录〗& G: h! k2 ]. _+ ^+ }
1-1课程概述与环境配置
8 M; V6 u4 ?! i2 g1-2深度学习与人工智能概述
% A6 R- K O3 u+ _! f8 |1-3机器学习常规套路
/ p7 h% p9 I7 F1 }1-4K近邻与交叉验证
! I9 J+ }; ]: q" V k+ ^1-5得分函数( o/ y6 ~. }- N9 ~
1-6损失函数 e0 l0 Y2 Y% Y+ ?' Z' c
1-7softmax分类器, L# ?+ |4 W* i3 e) w2 v6 k/ r# e4 M
1-8课后讨论与答疑0 s& r0 C4 @$ w3 f3 m4 x% c% b. B
2-1梯度下降原理-
7 ^ u, ^7 T6 d, C, [. u/ m& |2-2学习率的作用-
4 T' H9 P7 I. R u! a7 @! r2 ^, k2-3反向传播-9 U4 m+ S! {$ q$ y4 z4 T
2-4神经网络基础架构-
5 @- p1 C6 G4 a- C, y2-5神经网络实例演示-
& x* C5 X6 n S) {- M! R C2-6正则化与激活函数0 q t. v3 s$ W, Q
2-7drop-out2 w! w& M. z( X9 K6 C. \
2-8课后讨论
8 A& ~# I: }7 U' b3 b4 W3-1tensorflow安装2 h. G# S0 K/ J/ I9 |1 k
3-2tensorflow基本套路
& `( G4 v0 Z+ {" R% m* ^1 u d, ?3-3tensorflow常用操作6 E/ e/ { q* K, ]4 A0 J# N+ Z3 W
3-4tensorflow实现线性回归
$ L9 n; b! t0 l3 B7 t3-5tensorflow实现手写字体
8 q% c1 G, e1 U: J, ]3-6参数初始化
4 B u+ D: {- W# n, [3-7迭代完成训练
" k# P' H! D0 y+ Q3-8课后讨论
6 F0 n/ n) H( e4-1卷积体征提取5 P1 t) w! Q4 |9 L
4-2卷积计算流程( L, t4 r- |$ @3 \$ b
4-3卷积层计算参数1 k3 g2 w' k) s( g' T
4-4池化层操作. F4 s' a( b4 {' y |. c/ B: V
4-5卷积网络整体架构
; [( x, P4 X1 c# U. o1 g4-6经典网络架构
. a# Y( L9 J1 a8 t3 r2 B5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& C$ A6 w7 L' X
5-2使用CNN训练mnist数2 @3 W% c( ?% d4 B: T8 H
5-3卷积与池化操作; k- [9 Z2 }- z$ a& y# \8 Y" u
5-4定义卷积网络计算流程
N1 H* K6 O3 w {( y5-5完成迭代训练
" L- H$ u: P! r1 z0 \% t5-6验证码识别概述3 N# b6 C% A; a
5-7验证码识别流程0 \: t5 ^! |- r" M5 K+ h
6-1自然语言处理与深度学
* h$ O& s. c: u6-2语言模型* T5 P6 Q$ N Y3 ]: v! p( O0 y: c
6-3神经网络模型
+ v8 x4 u; ?% ]; m; Q6-4CBOW模型
. [+ n& [3 } t. ~9 t" C0 C6-5参数更新
9 `+ T$ r$ Y9 }# |; w1 s/ t4 y, S4 G+ c6-6负采样模型. {' q- |4 z" V9 m2 m
6-7案例：影评情感分类(数据
/ L3 C4 _6 H8 `6 B; F( O( t7-1基于词袋模型训练分类器
1 q3 U5 m8 [/ s0 g% w; i7-2准备word2vec输入数据+ V, U3 I5 }# @" M& ~0 B% B
7-3使用gensim构建word2$ P6 ~$ t$ |7 O1 R* e
7-4tfidf原理# h j7 V6 x3 N7 @0 K0 P4 i
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 `! _6 q7 i# M- ?+ ]7-6GAN网络结构定义# _6 a% F- F! d+ u4 @/ J5 [
7-7 Gan迭代生成+ K V: n. ~, A7 g! W' J' s$ \8 Y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 ]* @ \$ N; O, y* i$ s6 s7-9DCGAN网络细节! G1 z0 k/ [8 B4 j5 F
8-1 RNN网络架构
8 n5 g( Q+ }. v( H/ g, n! O3 F8-2LSTM网络架构
. h9 H# |" c6 Y! A8-3案例：使用LSTM进行情
% i e( P- G. ~# s1 v8-4情感数据集处理, L7 g; [: g/ B$ a( _7 z) p
8-5基于word2vec的LSTM模型
6 [5 ~" I* A- {8-6趣味网络串讲（数据代
& |0 R4 v0 p- k8-7课后讨论版
& o+ R% A3 ?. u2 I, k3 ~( |( r ?. n* d; ?# O( J! `; R$ r/ y
1 e% N6 k' r `* B2 I: P
〖下载地址〗0 }" F! F7 F4 o. c7 n& f
0 G+ m( r( Z4 r" ^* \& `$ R
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 e2 \& C) w5 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$ }% N$ g$ H" B" G' i+ O
|
|
[复制链接]
