深度学习机器学习与Tensorflow实战

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查看1898 | 回复5 | 2021-1-22 14:03:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
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3 ~9 e& [8 M. x- f% y
〖课程介绍〗
2 \, Q0 w$ `! R此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, ^2 l1 I, F4 d3 ^
2 a8 {% p4 @1 L/ ?' v( ~
〖课程目录〗$ G4 k& |6 k6 {/ ^& O/ B
1-1课程概述与环境配置3 i$ @+ r9 B. ^* F( p4 u  m
1-2深度学习与人工智能概述8 B  f: L: @2 e2 F, Q4 E8 I5 ?
1-3机器学习常规套路- |# h6 G6 Z5 e) x  T
1-4K近邻与交叉验证1 o$ a! G% B% T( ^0 J
1-5得分函数) @# j$ R3 X: {: C# G( \
1-6损失函数- X0 a. o4 J3 y5 m: S, W9 d- W
1-7softmax分类器
1 p- L: i" v* e0 [% S6 e0 ?5 M1 d1-8课后讨论与答疑% {3 D9 z" r4 W( a
2-1梯度下降原理-
; A2 Y5 s: o  [0 ?2-2学习率的作用-' B5 `  C* r3 k2 g  X/ h( h" j6 Q
2-3反向传播-
! W) ?2 z* G8 L( t! c* S7 S2-4神经网络基础架构-- ?) t9 D+ P2 P4 p( }. f% _
2-5神经网络实例演示-% z1 x5 `) e7 q1 Z
2-6正则化与激活函数+ t1 h0 v4 i, |& ?0 L
2-7drop-out3 z/ ]9 T+ \; w' ~& k1 q$ I
2-8课后讨论
! s" ~) k  W6 J, \+ J( C/ \. \3-1tensorflow安装
4 I: A2 F4 C) |$ A# G3-2tensorflow基本套路: f1 h: o1 K2 \0 f
3-3tensorflow常用操作
1 I5 ~1 N" x& i3-4tensorflow实现线性回归
9 V- S  Q* B% A& d3-5tensorflow实现手写字体: f1 Q' S: V8 a/ d
3-6参数初始化/ B& Z. N  x& P' A& ?5 L' b# z
3-7迭代完成训练
; [5 v! M1 o( `5 ^2 h3-8课后讨论
: e! ]: H9 Z7 B0 Y  {4-1卷积体征提取
2 {- C% P0 v; u0 P4-2卷积计算流程3 o" m: |0 Q1 o# t; C
4-3卷积层计算参数
  c. }- M% W* @- ?4-4池化层操作
& z3 Z' O+ f7 Y. Y6 g% B+ `' _. k4-5卷积网络整体架构
" I! R" f! q' c5 ?. H: L6 {4-6经典网络架构
; A; x& S5 u, V0 O+ s5-1卷积网络复习(验证码数据代码下载--)4 D* y/ l* J  h0 f# J; X6 O
5-2使用CNN训练mnist数' X/ Y4 E5 m0 z* h" e
5-3卷积与池化操作# s& k, e! [6 {3 C. w1 P' z! V& }
5-4定义卷积网络计算流程; a+ Y9 b: X8 I2 @- w$ t
5-5完成迭代训练
/ P4 T5 c: {/ ^0 L# T' S5-6验证码识别概述( c1 I8 ~9 t  @  n: D$ j
5-7验证码识别流程# @, z! ]3 H& h: ]- a
6-1自然语言处理与深度学
7 h. x: n! _7 Z: `% I6-2语言模型
- U8 C9 ^2 d, [6-3神经网络模型
% n; \4 r7 I4 t7 V2 m" m4 Z/ {6-4CBOW模型
6 S& r/ p+ S) j% ^  Q5 H6-5参数更新
; V/ g, r. v1 f# \* s. J6-6负采样模型
3 |6 {9 }. K6 C7 {% J2 H" V6-7案例:影评情感分类(数据& x+ U, i# u: k/ J6 k( W* H
7-1基于词袋模型训练分类器
# M" _0 T8 U) r* v; \7-2准备word2vec输入数据: Y! a, N# v/ l* X  b9 j* r
7-3使用gensim构建word2& b; `- ~8 k7 j# d& _" ~. Y7 D
7-4tfidf原理
6 t! i0 F7 [' [! @7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* b% h# F; x- S, }
7-6GAN网络结构定义7 Z( L6 h0 O5 i& K. y, W2 l' r
7-7 Gan迭代生成
# i7 N' y6 _: D3 B; a* S+ M7-8DCGAN网络特性(DCGAN数据代码下载---)) G# d4 R: b$ h* v! ~7 E# z
7-9DCGAN网络细节2 o5 Y2 B# Z  D
8-1 RNN网络架构3 O' i; |0 m) u# U" ?
8-2LSTM网络架构
9 G( l. B( v' _8 j, B5 w8-3案例:使用LSTM进行情
% p) _) c& n: E8-4情感数据集处理( ]4 O+ Z- N- w5 p# T
8-5基于word2vec的LSTM模型" q' Q7 b+ a4 z$ X, Q
8-6趣味网络串讲(数据代
) n3 r' v7 Z8 w- O6 k3 S8-7课后讨论版
. H+ M' y% w, K5 O( @2 s) z; E, Y

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2583151529 | 2021-1-22 15:44:40 | 显示全部楼层
666666666666666666
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mzp | 2021-1-23 14:41:56 | 显示全部楼层
hhhhhhhhhhhhhhhhhhh
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DreamRuners | 2021-2-27 01:42:15 | 显示全部楼层
谢谢博主分享!
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ustc1234 | 2021-2-27 09:20:15 | 显示全部楼层
深度学习机器学习与Tensorflow实战
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fengfengzi | 2021-5-8 12:37:50 | 显示全部楼层
aaaaaaaaaa
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