5 H, j& X% L- E& c+ G. H' H& x, k/ a( e2 X' ~
〖课程介绍〗6 f4 O3 q9 Q! \
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, j. Q" {9 O8 K' ?
. J% Y$ R' ?. ]6 P+ Y5 M- a F6 H〖课程目录〗
+ P/ W! w d3 w9 K! z6 g1-1课程概述与环境配置5 e$ H, d! f8 [+ ]5 ~% s1 L
1-2深度学习与人工智能概述5 V( v8 T" [+ M" C
1-3机器学习常规套路
: {: ~, K& A" X; R1 w1 u1-4K近邻与交叉验证
* U, e- c) Z Y# Y1 b& c6 U; D1-5得分函数' \! j" W3 J! J7 u& e
1-6损失函数
* S1 {! L/ X) l7 Z8 [1-7softmax分类器
2 f6 `# H- ~* [2 B2 I5 v1-8课后讨论与答疑
0 C& W% r4 ~7 g7 O( h2-1梯度下降原理-
; V( w$ e' |0 {: W6 b, L2-2学习率的作用-
9 }) f6 t+ U' [6 |8 t0 s2-3反向传播-9 k! c: ?1 e8 J! b
2-4神经网络基础架构-; |2 s& n6 J0 g& D }5 S
2-5神经网络实例演示-
" u0 N9 p' X# Q. \2-6正则化与激活函数, {* H: ?# W# Y4 @! J# y5 x
2-7drop-out# Y' Q9 r9 x; c5 R7 F5 k' D, x
2-8课后讨论
1 C4 U1 u& l/ b. u7 ?. Q" V ?3 [3-1tensorflow安装& i$ q y; D5 @) V
3-2tensorflow基本套路2 Q/ f4 @: p7 A( s4 o7 c7 h# T
3-3tensorflow常用操作
% v7 i! E, q1 O& a6 U, m! n3-4tensorflow实现线性回归
( H, e9 h% ?+ ^3-5tensorflow实现手写字体
! B% B6 x( K9 W# r9 n$ U3-6参数初始化7 F' _+ l1 g& t
3-7迭代完成训练
9 U% Q4 C2 P$ ^' k" _3-8课后讨论6 ?/ D u l8 r, H' V, p2 f7 A
4-1卷积体征提取
. F# K% u; |1 J A z4-2卷积计算流程- J/ N! n5 M% N2 H
4-3卷积层计算参数
0 `6 J6 `5 B. {. a/ p4 L4-4池化层操作/ Y; u/ Z8 N: U
4-5卷积网络整体架构
8 j: y4 I3 n1 i2 @9 d4-6经典网络架构
+ j; W5 C$ A, _& ^1 A- T5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ }, m: _! f% }) ^/ ~
5-2使用CNN训练mnist数
$ T' V% W9 P9 j# O3 U3 u/ ]2 o5-3卷积与池化操作
; | O- w! C9 Y9 h3 D j1 Y4 ^$ x( M- m5-4定义卷积网络计算流程
3 v5 u8 R6 l6 |0 c. k: Z, w5-5完成迭代训练& D9 f/ y+ {" ~& O( d2 w+ x
5-6验证码识别概述
1 b7 K7 f8 y6 s1 |, V' g5-7验证码识别流程& [& M0 _& p9 K* y$ [' c
6-1自然语言处理与深度学
. l5 l; H& b# A3 z6-2语言模型
" C' z1 r- g f, G6-3神经网络模型- n3 l* Z* J3 x Y) O* L
6-4CBOW模型. ^' e- b* h* o
6-5参数更新+ Y; T a/ |( E& R* |% t
6-6负采样模型
# @: s$ }$ J+ W$ l9 a' V! `$ H6-7案例：影评情感分类(数据
& L8 f7 v, I) a* Z- E* R7-1基于词袋模型训练分类器6 u" X, C* h- l0 Z) q8 |5 g: R9 ~4 Q
7-2准备word2vec输入数据
7 i, N4 R1 O0 C1 \7-3使用gensim构建word2
! ~" Z/ h2 v5 F* X5 ~0 n% F; d4 E% l7-4tfidf原理
- A6 F: ^1 g: V: G. U7 k) L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
, r/ L6 Y: r+ n7-6GAN网络结构定义
6 O% l" ?6 C: `7-7 Gan迭代生成
# Z$ p1 u8 Q4 q. O: I3 p7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 J7 X' ~* R% Y0 J. }7-9DCGAN网络细节0 B8 Y. z" a7 {
8-1 RNN网络架构( j7 u. J4 Q8 }0 x
8-2LSTM网络架构$ P9 K6 u. y& X& J) }
8-3案例：使用LSTM进行情
+ U; D1 E8 S% o8-4情感数据集处理& R6 g" }% j n/ d2 B0 T
8-5基于word2vec的LSTM模型9 r) A1 X' A9 R# a
8-6趣味网络串讲（数据代
/ h% b. c: E) a+ l: E7 E U0 c) e8 r8-7课后讨论版) B" b9 V% N- |0 c
4 i# m! j' g/ r" h; Y
+ ^ y: t! A# y# t5 w" n
〖下载地址〗
$ i5 O$ f) P9 Z# [% [& o. B+ a2 J3 A+ z2 g1 P( s
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
- T: a" `" g; G% [( D7 s3 x3 ?4 Q- i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
[& D+ U) `9 w0 r" w# N, {1 ^& T8 X0 K
|
|
[复制链接]
