3 g2 U1 b1 ~3 ?7 m3 z7 F/ S1 F5 `& z
〖课程介绍〗7 T: p# l/ Y* [( x
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" Z9 b1 Z9 E' M1 A$ P
5 o* D ]0 W; d" j3 J. d
〖课程目录〗" s9 a( s2 V9 e+ m
1-1课程概述与环境配置( H9 t! T+ g+ I. l
1-2深度学习与人工智能概述
& ~' t$ T; \1 o' s6 N5 D# n8 g1-3机器学习常规套路7 S" w. a7 L, d+ F
1-4K近邻与交叉验证
( Q( V. j$ M- X* l p1-5得分函数
6 x( P' l- B2 a; S* ?% G4 o1-6损失函数
) P6 w8 a2 M! Y/ S: ~! ?1-7softmax分类器
' b2 W* _% c- s1-8课后讨论与答疑
: a5 R+ I, s. U% _- M. S7 H0 g2-1梯度下降原理- t- L: Z6 R& V* b/ F
2-2学习率的作用-
, ^* ], l- A; V$ e2-3反向传播-5 y7 [2 p" K- o+ u
2-4神经网络基础架构-
0 [0 A1 P/ H% Q* A! R, g2-5神经网络实例演示-
+ b7 B: P* S: \& c4 ^) Z4 z) p4 g2-6正则化与激活函数9 x" k7 A) k: R1 l
2-7drop-out
3 b) C, Z9 Z( O2 Q* k# Y2-8课后讨论+ ]' r' v; w& `8 i5 g
3-1tensorflow安装5 m3 r/ d; z/ k, U9 u
3-2tensorflow基本套路
2 W- V1 Q/ H% N9 j6 X3-3tensorflow常用操作
+ n. q y5 ?5 y/ O3-4tensorflow实现线性回归
4 @6 m# |$ b( J6 R8 b- F* e$ S3-5tensorflow实现手写字体
! Z8 u0 q' E& A7 V( W) a5 f( W3-6参数初始化; U' E6 H& ` E, n
3-7迭代完成训练- n( t( R: f+ F/ f0 K# x& U- K
3-8课后讨论
n6 d! L0 \( r( L+ ?! @$ b4-1卷积体征提取
v& I8 c$ n% t- R4-2卷积计算流程
, J) C. u9 V, `' [4-3卷积层计算参数+ o$ U4 e7 H% r
4-4池化层操作
5 W3 e0 L, ~6 `; F* V6 E, ^: ^3 H4-5卷积网络整体架构
9 P4 }; f# B8 i5 t- W4-6经典网络架构
, P, y q! h& S* d* P% |5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- k& {3 k$ B& W8 V$ c
5-2使用CNN训练mnist数
' `3 c0 a, F3 ~4 `5-3卷积与池化操作: _' X& ?( @0 I: N7 Z
5-4定义卷积网络计算流程
* P3 J5 n5 o3 F3 @9 f5-5完成迭代训练; W+ z" v# w8 G) N* K& d3 O
5-6验证码识别概述" R0 L2 m0 x) g! j4 Y
5-7验证码识别流程7 ?; X/ E$ g9 M0 h
6-1自然语言处理与深度学
( g; {* H/ f( u. y# `% V( ?3 j3 ]6-2语言模型. S0 s+ R7 c( i2 s
6-3神经网络模型2 Y1 T1 @. ?& C6 K0 m
6-4CBOW模型8 }$ B( {5 m4 @+ h' J, w3 l9 [
6-5参数更新
- T! n/ y& G T3 i( V6 s6-6负采样模型% H' \: x# h5 n2 I' T! K
6-7案例：影评情感分类(数据( D1 J4 A. c$ J; L( n
7-1基于词袋模型训练分类器/ R# C" h! [5 T3 a8 k+ R5 G1 b
7-2准备word2vec输入数据
; ^2 Q+ T2 D. X7-3使用gensim构建word2
4 O2 v3 [: H0 @3 b% x, @/ v7-4tfidf原理* c& F6 E! M- t- \9 @* N* H
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 W3 _- C( a) V' ?# H+ k7-6GAN网络结构定义/ J) m) } ~" b& Q' [
7-7 Gan迭代生成
7 ]! r- W% _3 e; Q) ?7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. d+ v+ a& w# i0 V4 F
7-9DCGAN网络细节
7 a# h5 c' ~/ P7 C' [; o) t8-1 RNN网络架构
5 ~, s9 h" G0 q ]2 \8-2LSTM网络架构2 ?: `9 y8 V X# t1 d: E/ B D6 u
8-3案例：使用LSTM进行情
, ], u/ c! X2 L+ e3 |5 i. c+ F8-4情感数据集处理5 ~4 [9 _* M: p# j% V0 J
8-5基于word2vec的LSTM模型
& ~8 s( J D& d& i$ F+ B8 `5 R8-6趣味网络串讲（数据代
4 `4 \ Z5 N$ {4 j' [8-7课后讨论版1 p( D) r1 e! E5 U+ \8 t# i& g! p
/ `6 t: k$ |" v2 R5 P
T2 l4 w8 @7 m. G〖下载地址〗4 i( Q3 ^1 `6 p! X% H( a7 J7 |
/ A% K/ {% N/ d8 [8 |$ t
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
4 T: R5 L! N) t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
% p; V: x3 l4 Z2 I' l
|
|
[复制链接]
