. y; O: D: q4 q: t1 _
6 I/ k6 }+ T/ H' r* _# K
〖课程介绍〗
/ i! A% _: Q& N, N此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( ?. I: _0 o) g9 d2 E0 ^3 h* Y" O0 A: F# B! w
〖课程目录〗% [2 `* z/ r! f7 M" `( o
1-1课程概述与环境配置4 v6 E/ w0 b9 x/ d
1-2深度学习与人工智能概述# \0 ~; g& m4 R! }: n4 W z
1-3机器学习常规套路
9 Y$ z: D7 d, O* `1-4K近邻与交叉验证
" N( K+ }6 s3 K$ h1-5得分函数
. i, j, j. G1 o1-6损失函数6 _+ ]8 K, m9 Y, }
1-7softmax分类器+ U! G( T( ? u8 k6 X! ^
1-8课后讨论与答疑
4 d7 d% E6 ^9 W9 B( u2-1梯度下降原理-
1 L: w0 `2 T& o2-2学习率的作用-
% K9 \9 S2 T2 C8 t% U2-3反向传播-" ]) c& z" ~8 R1 V( I) o, D1 g3 z4 G
2-4神经网络基础架构-" |& @2 h' n- o, ?- v
2-5神经网络实例演示-
5 _$ e" l7 M S1 p/ A& a$ Q! }2-6正则化与激活函数
. e1 b# X, A0 ~' {* W0 P, s3 H @" R2-7drop-out' b. J: m5 B) ~4 { x! t& q
2-8课后讨论. }8 Q# D. g u' h
3-1tensorflow安装6 E# ]: O6 t; o y
3-2tensorflow基本套路3 Y* B+ f4 x, ~3 h6 b) k
3-3tensorflow常用操作
* q. }. T1 e% ]2 Y$ J3-4tensorflow实现线性回归) z* X* K0 M& E8 k8 h- |% C
3-5tensorflow实现手写字体
4 Z+ ?3 |- x |9 }. {3-6参数初始化
$ U; l5 z _* ^5 l' F' w3-7迭代完成训练& z' c0 w% X! N8 v' l" ?& K* n
3-8课后讨论* j6 {( @8 ]7 Y ` s \8 \0 B$ n) I
4-1卷积体征提取
8 m! U, g3 s- ]$ b# q4-2卷积计算流程' b% ]( u; n1 g+ C; X! o
4-3卷积层计算参数8 `! z. [1 ~* E* l- O' Y6 Z+ M+ d
4-4池化层操作
/ h3 @7 }$ M6 d' [! C) h) i9 r4-5卷积网络整体架构: B; W, n, s: @$ p1 T" p2 {
4-6经典网络架构
3 T3 `' A& V- |; f& ]. c5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% j( ]7 _ D" @; i9 K) Y. H5-2使用CNN训练mnist数
9 ~ w; J- ~4 p: |" B% y5-3卷积与池化操作
! B R' l! E+ ?5 r& \' J5-4定义卷积网络计算流程" }& I7 C2 p A* V& `( m: J
5-5完成迭代训练
' l4 P& y' P+ ~/ C5-6验证码识别概述
$ Z+ W3 s5 J9 x% m5-7验证码识别流程3 c! w5 X2 O I, `- \8 ~* M' v5 O
6-1自然语言处理与深度学
9 X9 L! `; j8 n# U6-2语言模型
( z5 x/ F$ }3 g1 i/ i/ F6-3神经网络模型( y* A: L1 i b$ `$ X" H x
6-4CBOW模型
' z3 o b0 u3 d1 u6-5参数更新
: B# H: Z& a+ G5 m7 e- d4 L6-6负采样模型
% g1 |9 E0 ?: i6-7案例：影评情感分类(数据& D, s- H7 B$ q, d' \% r
7-1基于词袋模型训练分类器
# {( g1 I I. w4 l7-2准备word2vec输入数据4 T: l) P5 x$ h: S6 G8 d
7-3使用gensim构建word2
: |6 D/ o# U* ]: M) ?7-4tfidf原理
3 q6 w5 j6 t6 y# ~* w/ W5 o7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- D9 ?1 p6 K& j! D& r0 [
7-6GAN网络结构定义
( j K# g9 e+ @9 f6 g3 D$ H7-7 Gan迭代生成
8 X7 P" ]$ X' M+ ]1 `" t* t" w7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 i, C: o% L) C, p) u: A7-9DCGAN网络细节
: B) p: o8 ^+ O# c) ? {8-1 RNN网络架构! E. M: F+ C7 Z# K
8-2LSTM网络架构
1 B) t( J3 E3 \5 _8-3案例：使用LSTM进行情! i; [% g% n! X. x) Z+ B
8-4情感数据集处理3 B7 L! h- y* E1 I- W
8-5基于word2vec的LSTM模型1 q7 t* U7 i9 ]- r4 M
8-6趣味网络串讲（数据代
\ q7 Q0 V- v; ^& ~8-7课后讨论版
5 D) v; F8 i. C7 ~4 `
2 |, M2 b" s$ B1 W$ Q; d. \# _3 W/ V' `$ X! j
〖下载地址〗
' l0 F4 Q: G3 f( P N8 x1 `4 K) @ d* y* Y* f& y- T. _
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗) ?1 n: v4 p3 A' _6 P
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% Z! O/ l- H1 P9 W, s
|
|
[复制链接]
