5 j) z& C- ~& H( I3 N
, l! B; r: r. h5 M% ?3 [3 v, x
〖课程介绍〗
* t) r) l8 u- _ q* O# E此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
4 t) {! T; u( P) o7 W1 a- `; Y/ g S$ |! d! H& U
〖课程目录〗
U3 y/ @( G* U. P1-1课程概述与环境配置! S! Y. t7 i F
1-2深度学习与人工智能概述
/ \4 T, T, `# ]6 f' ^: m1-3机器学习常规套路
o9 Q S5 F3 |4 `1-4K近邻与交叉验证2 E3 v: P3 D, g/ K+ f
1-5得分函数
$ J, m: S# Z! T8 |- `7 n1-6损失函数
1 N, \7 `9 z; ^9 ~8 ?: s0 t; b1-7softmax分类器- W9 I o$ \+ D( g/ t
1-8课后讨论与答疑# L' l9 e g0 K: q+ j+ p
2-1梯度下降原理-
- V( y" {/ L4 M; ?+ {2-2学习率的作用-5 G; S( j" Q. c! }+ H$ [; E
2-3反向传播-
! F+ |# P0 ?4 s- z2-4神经网络基础架构-6 ?' C8 f: u6 B% m% E) f9 p
2-5神经网络实例演示-
0 B' k1 U5 S& H: u1 Y2-6正则化与激活函数3 ^$ ?5 W$ e4 w$ T+ u/ Q
2-7drop-out( K( k9 E/ }* z
2-8课后讨论
3 @9 |6 B. q' a" g% Z2 p8 r3-1tensorflow安装
: _* }" n+ F' v# l) c5 ?4 I( L3-2tensorflow基本套路 ^9 B @1 E8 B% i* t
3-3tensorflow常用操作
5 V5 J! @! q( b9 Y0 I) f3-4tensorflow实现线性回归
4 I% @/ F; H9 h: d6 \* o+ R7 j; h3-5tensorflow实现手写字体
# L; ]* V/ J+ g) m3-6参数初始化
- L9 O' Z' T$ t9 p7 {6 \7 f3-7迭代完成训练/ ?+ b) O5 j9 t1 H9 f& ^3 c2 P
3-8课后讨论1 g1 p4 i# l9 i
4-1卷积体征提取
, g9 g3 I6 @( c! H) \. _4-2卷积计算流程
) Q7 M: ]9 b: t6 A$ r7 I t# T8 `1 ^4-3卷积层计算参数
$ s& B2 s* M- J0 T4-4池化层操作' g A- N/ s# R. j' d; `
4-5卷积网络整体架构$ |6 G# n" i8 E; I) U, u/ t
4-6经典网络架构
- u" E- K9 N1 o& S* `3 N5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 O& e$ `1 b$ H9 j; B, @5-2使用CNN训练mnist数# {0 s$ T0 e5 c# U7 e
5-3卷积与池化操作
; z+ t' E9 W8 h5 e5-4定义卷积网络计算流程
! G+ d! F" \' J2 a& f* c. w \- L5-5完成迭代训练
( c- K' J; F' O& Y) v( L5-6验证码识别概述
. ]2 j) m) H& B! C( ?5-7验证码识别流程* n# i! V4 b! I+ w
6-1自然语言处理与深度学' d2 U3 b' N( O% _
6-2语言模型7 P! E9 r9 i* a3 v7 }0 ^
6-3神经网络模型% ?8 e' H: D4 c
6-4CBOW模型! j- |& i/ M u% ?9 a! q, u
6-5参数更新2 d' Z4 v9 y" B$ o- ]
6-6负采样模型
0 i) [" ~. {0 A7 I/ J6-7案例：影评情感分类(数据3 s/ l3 h9 B6 n1 X5 N' k7 ]
7-1基于词袋模型训练分类器$ R: P, g3 P5 B
7-2准备word2vec输入数据; Z7 \" [& x! ]# s( Z3 }
7-3使用gensim构建word2
7 U* W+ D- V- V$ I! k C) {7-4tfidf原理3 s! ~9 @0 q1 {% H
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' T/ P3 j6 r) v# y) _3 [# X
7-6GAN网络结构定义 L. [, Q; v* R! ]9 b% ~5 V9 u3 K! m5 l
7-7 Gan迭代生成
8 R7 a3 X+ v- S7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# {* A+ p: J4 U. D& l8 c* q
7-9DCGAN网络细节2 K9 B# e; l$ n; t; V E: }
8-1 RNN网络架构
5 J: B% d- z& e0 O8-2LSTM网络架构- F0 l2 a+ f& K' C) l4 I
8-3案例：使用LSTM进行情- P; Q/ C" H8 s8 o
8-4情感数据集处理7 B" Q- {! B# v0 B. R" ^/ @0 E
8-5基于word2vec的LSTM模型
& p# U E- x- @, S S) P8-6趣味网络串讲（数据代
8 m& x8 U6 C- [& W. Y8-7课后讨论版5 D. O% u2 `; T, b+ P
, V' C% m1 p4 _ r7 U9 C1 ~$ z# O6 K( X2 E( {
〖下载地址〗
V3 m0 g/ c) \ F! a4 r+ A
5 g) t) E6 @; r〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗. P: W) U" x- V# T3 C7 J
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* x6 y/ u& Q9 c
|
|
[复制链接]
