5 p+ u3 u# v8 C$ K8 _2 k ]- w; [2 T: U; g7 w4 g8 t
〖课程介绍〗
9 |9 T/ p, u' 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
3 g. \9 B& K/ g. k3 `9 T& @4 q9 r
3 ^) f. o; t) r3 g; Q, E' Z3 a〖课程目录〗
+ g; _5 u3 S$ v1-1课程概述与环境配置8 D8 x# Z. l9 j
1-2深度学习与人工智能概述
" d* J$ ~/ E9 J2 [) Y: Y1-3机器学习常规套路& f* x* {; e8 [: x4 ?
1-4K近邻与交叉验证
- E, S' g7 T+ E1-5得分函数# w8 f7 P% v' o5 y( Z0 c& N! W
1-6损失函数! F# {* |. r9 E5 `! n: v
1-7softmax分类器
! h. H# G) j; w6 @1-8课后讨论与答疑
\) E$ J7 }- P2 X1 M# _+ F0 W/ {2-1梯度下降原理-
- Z) c3 K( G) B! c& V2-2学习率的作用-1 E3 m' ^' c4 a7 G
2-3反向传播-5 ~4 G* z1 h* z2 Y4 M( @, l
2-4神经网络基础架构-
& E& Y1 C8 ]# v! L5 R2-5神经网络实例演示-; {; x/ ~) I$ p- D2 c
2-6正则化与激活函数" [( X3 w, O- J, P0 e, y
2-7drop-out
2 t! R; ~( T7 E4 c9 P3 y2-8课后讨论
( v* W s2 `. h+ `& f. ^6 w3-1tensorflow安装' L* E1 ?8 |, @+ j' _7 |
3-2tensorflow基本套路
6 \1 ?3 X1 x, M/ z3-3tensorflow常用操作 v5 v2 O) S( M1 X% `! I
3-4tensorflow实现线性回归
8 Z0 [& c7 e: J3-5tensorflow实现手写字体/ H% b. W, R0 W& F+ n3 y
3-6参数初始化$ S0 |% i9 g$ Y5 L3 y
3-7迭代完成训练
, Y; Q; I: m) w( i' \' {3-8课后讨论
; W* {9 O; \+ y5 F* f$ H4-1卷积体征提取& A( D+ P+ K$ z' X" E( a3 h- `
4-2卷积计算流程
/ I; H# U! F; P1 p# f4-3卷积层计算参数
/ Z, l+ m/ q. r7 K9 m [4-4池化层操作% _' I' N4 P8 f3 w S/ G
4-5卷积网络整体架构
* S6 O$ u' n3 J/ n4-6经典网络架构
; R, q0 l; C; Y/ c/ e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, S5 H# G; P7 ~+ Z9 E
5-2使用CNN训练mnist数6 e; N* T0 S* J) G) ]4 @/ ^
5-3卷积与池化操作$ b+ w' }6 i) v8 j7 g2 F! |
5-4定义卷积网络计算流程
. ^# o2 z$ p; q% k% J5-5完成迭代训练+ Y c/ G# D6 W+ i, @& [! x/ |
5-6验证码识别概述
1 j7 G5 k: b2 E* e( I6 ?( c5-7验证码识别流程! G$ j) x0 k3 v4 n ?- Q1 s
6-1自然语言处理与深度学
) B8 T) a/ G8 W3 r9 a' l6-2语言模型! |2 k' j; D& D; z! f7 i
6-3神经网络模型
! K# P& D n% t! Z6-4CBOW模型
1 n! M4 M+ [% _0 v' T- `6-5参数更新
. U0 K1 v6 C6 R6 E8 R# f6-6负采样模型+ X% W. Q0 ^6 h: g8 y
6-7案例：影评情感分类(数据
1 |( x1 ?8 A8 W" G* u) X7-1基于词袋模型训练分类器 \4 V0 z! {! B5 |" Z7 g7 X7 a
7-2准备word2vec输入数据
8 _- F8 K2 ~8 e6 B7-3使用gensim构建word2
) l! `1 U' }* p0 w6 j6 [+ h7 m7-4tfidf原理
; b) O1 V% _7 O8 E" T- B% `7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 G# o6 I* x' d; z2 Z
7-6GAN网络结构定义
4 m# ~3 |" z) p' E- ^% k3 t# W$ S7-7 Gan迭代生成5 W/ e4 a8 }% G0 o- c6 W. ^
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
( E3 N5 v+ _' p5 v& k+ S5 J7-9DCGAN网络细节
9 n/ D2 l, m h# I$ s; d/ ?8-1 RNN网络架构
8 ?6 E- I9 q3 w" }# L" h8-2LSTM网络架构
4 [$ [: N1 v+ d2 G8-3案例：使用LSTM进行情
/ z- I( G9 [: S- d8-4情感数据集处理
2 P. z- `9 n: k! d- ~5 \1 S( Q8-5基于word2vec的LSTM模型
3 A( N8 q3 s- f' _+ V# _8-6趣味网络串讲（数据代
* G/ j7 T* |8 N5 x! A( j% k8-7课后讨论版7 Z ~0 b1 w9 }+ H" }
3 V0 B+ p ~! A( a/ K( \
6 a3 y6 m4 x; y+ [7 _4 }〖下载地址〗- `9 `) {4 T& G8 y' ?+ u6 D* o
9 a, X$ v8 `" v" ?3 N1 a8 u+ @2 e
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
! F6 `% T9 ^! \8 v; Y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.html8 D5 U8 Q# P7 c3 ^
|
|
[复制链接]
