* }, h' l7 `7 `4 k& c( a5 ~8 a
) G; E* I. \5 c% T- G〖课程介绍〗/ f; {* Q: D2 @, H- W
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 P1 ?0 o. x/ Y! j# v0 @+ |& a6 S( e4 G" t$ I0 @6 `: v, O+ t+ M; ^
〖课程目录〗
/ Z2 n' D: r1 Y- @, Y9 W1-1课程概述与环境配置
+ K k7 o) S& Z# Y& |3 T$ X! a. V# b1-2深度学习与人工智能概述
# \0 B @) n# ]8 W1-3机器学习常规套路
' \! G, I1 t4 }( s6 R1-4K近邻与交叉验证
" g& K- }9 x1 W: O6 }% c. F! ` C# E1-5得分函数1 `0 @8 s4 u J( m# D
1-6损失函数
+ ?1 M9 n8 @6 A1-7softmax分类器
* J5 p2 U& n8 \( T+ F2 ^: U! n1-8课后讨论与答疑
3 G0 Z3 h8 f" g- c$ c3 V0 J2-1梯度下降原理-
; b* _4 J$ \0 B# e. Y4 c( l2-2学习率的作用-% J2 Z9 l; |4 f+ \$ f" w
2-3反向传播-
3 p8 U* D% r* L) V& D \# y2-4神经网络基础架构-
5 v* E& R3 l* j7 M* |! S/ }2-5神经网络实例演示-
, m b8 |3 X2 G5 X2 s( y2-6正则化与激活函数$ }5 v/ k; I( ]2 y; [; g2 v
2-7drop-out
* F# L4 j) T) ?0 x2-8课后讨论
# E4 n5 S; ]2 A# M7 r$ A3-1tensorflow安装1 u l- j# M$ w
3-2tensorflow基本套路
% q) a4 V5 m7 @/ ^" a% ^! n3-3tensorflow常用操作
: U7 t$ G: B' f& z/ r, W- C" @3-4tensorflow实现线性回归
9 r) h# z. t! Y7 D* Q3-5tensorflow实现手写字体# |5 O6 W+ J! W' o+ U# v
3-6参数初始化
3 x& ?2 [6 Y+ [) o4 d3-7迭代完成训练
8 S9 j0 r6 A" m! {# [7 d& f3-8课后讨论$ J, A% c0 @2 Z7 w4 Y) h% U( `$ I* U
4-1卷积体征提取( u2 _1 R$ ^0 ~; b; J
4-2卷积计算流程
' O" A( a: S% }3 N( c9 L4-3卷积层计算参数
* \) R/ k& c" P4-4池化层操作" P5 K- w: G/ S/ O6 `' G1 R3 t. ] j
4-5卷积网络整体架构
8 I8 n( w4 C" T% |3 P4-6经典网络架构5 i+ K4 ~2 e8 `* V9 x1 d8 \3 f+ q
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! ]9 |9 L8 e2 g y5-2使用CNN训练mnist数' O; \5 ?3 U7 F t* X
5-3卷积与池化操作
* O9 ~& r7 Q& F5-4定义卷积网络计算流程! G7 g6 u4 m$ h2 J. K: w
5-5完成迭代训练+ j" g( \2 q9 w6 v5 O8 r9 o
5-6验证码识别概述
# L% S0 D; q; a" b" M# R5-7验证码识别流程
+ B- L( Z- S! x, @( t& h6-1自然语言处理与深度学$ ~ r% q9 a6 j: U! x, p0 B+ _7 N
6-2语言模型6 t E: _" \8 A1 B1 J0 ^+ `
6-3神经网络模型
* U/ H( G! q% R9 q1 y6-4CBOW模型8 w4 g' O1 @3 a7 ~7 v5 s& @
6-5参数更新
7 D* m2 `9 }/ m G5 j0 m6-6负采样模型
6 _" y" r: o: i$ l8 M" d- Y6-7案例：影评情感分类(数据% ?# k0 F3 ^7 h# r: ?/ F' r- P
7-1基于词袋模型训练分类器. t* c4 @5 I4 A* a, A" c+ b
7-2准备word2vec输入数据
3 @2 H7 K7 f y7-3使用gensim构建word2
: W9 ^4 I5 C3 X% |7-4tfidf原理
5 \; A; N8 @- T. Q- a/ c+ G9 f7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 ?3 V* m* ?4 E; i1 w( y
7-6GAN网络结构定义- W0 |+ x( x, K! \" j
7-7 Gan迭代生成
5 Z1 ]7 |7 z) I6 d2 X, @! E7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ h! n; ~# U6 h. y7-9DCGAN网络细节
+ t1 f# l+ F# z: \8 Y: t8-1 RNN网络架构
6 Y! Q9 t! z4 O1 K8-2LSTM网络架构
2 ^; c- w: B/ D" {8-3案例：使用LSTM进行情
2 v! B- j: B- O8-4情感数据集处理
' T* J& b5 r7 H- X7 M1 ` l8-5基于word2vec的LSTM模型+ d: c/ D6 f% M3 a2 C: V7 q' m
8-6趣味网络串讲（数据代4 K9 L2 L' n$ L
8-7课后讨论版. F8 y% ~9 p+ \! C$ F
& r4 q+ W; c8 e D5 \& S( d
: y4 y4 }; l3 c' w5 C〖下载地址〗3 W- h: P. s, m6 r& W
; d8 \$ `/ }, e" H/ P
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
( d5 ]) B- x4 t. A+ d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
' g k1 |) f+ Q
|
|
[复制链接]
