6 ^0 E+ r7 D. O2 M: S. T" _1 _; M3 M
. C1 ?6 g& D3 q; I1 J! t〖课程介绍〗
$ [0 R* c# M" v, |9 z+ f% M此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' e/ J0 e( m2 l7 e
. Z) U& N9 z3 q6 C. g0 y1 T〖课程目录〗6 @# ]. N- R! \9 r1 f6 Z4 p$ f9 t. ], p
1-1课程概述与环境配置1 B* m2 T+ i2 E0 ]
1-2深度学习与人工智能概述
8 q# b/ W! E( u; a& i) |- x1-3机器学习常规套路% ?% \& Z2 T- N% M4 h1 p
1-4K近邻与交叉验证7 X7 `( t6 ]$ z, o3 |! [7 w
1-5得分函数6 k; `8 K" ~/ u
1-6损失函数
5 m$ y8 J' E, p8 b1-7softmax分类器& w5 w* J" m) O' K& n! s$ K% V, e
1-8课后讨论与答疑
0 s3 C' U6 o3 L) {+ i2-1梯度下降原理-
a8 U. k- K' R. Q; _: }& Y5 N2-2学习率的作用-( C: I+ w, {1 h; f
2-3反向传播-2 B4 o& @+ C; c/ [( s
2-4神经网络基础架构-! @6 C* i! P7 c2 ]
2-5神经网络实例演示-1 f& z: y+ {6 \) Z9 ^6 m. P" [
2-6正则化与激活函数. E `; N& x3 `( K. `
2-7drop-out
/ f; Q% _$ _" K% N' u- D2-8课后讨论* n0 D; j- n" R! q7 L& z( g+ \
3-1tensorflow安装& I/ W9 Z/ u% `; B
3-2tensorflow基本套路
, P M% F" \- i% S8 G- l# r3-3tensorflow常用操作! i1 u( n' v/ J8 o. \+ j) @2 c, Z
3-4tensorflow实现线性回归' \8 M4 X1 t* }- `% S1 v7 U: Q
3-5tensorflow实现手写字体1 n. i+ y$ ]. s
3-6参数初始化. D( E( a. a0 n2 V, T5 U
3-7迭代完成训练: M" a% U& `/ {5 B0 b
3-8课后讨论
- q# [, \! \# ?+ A4-1卷积体征提取
3 V( M! a/ m- K4 w5 c* e' K8 `& O- y4-2卷积计算流程
, V, s, k3 ?; Y) B/ c4-3卷积层计算参数: I8 ?0 M9 [+ x0 j5 y3 D
4-4池化层操作
6 K) [6 @# [% |/ V4 J3 k$ P6 ^4-5卷积网络整体架构
0 d n' B# ]9 w7 o9 G+ ]4-6经典网络架构1 [. I# ~# \) @. N
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: w- D( S( n$ L$ v/ O5-2使用CNN训练mnist数9 |3 H2 ?4 G j: g
5-3卷积与池化操作* `# A6 j0 v7 _
5-4定义卷积网络计算流程
8 R& x6 P: C. \. C; y5-5完成迭代训练' r( }) X" c V& Z. Q
5-6验证码识别概述4 w' L3 Q1 o1 d, G( w- u
5-7验证码识别流程/ S @# S' l s* g$ Y0 Q5 n
6-1自然语言处理与深度学
9 I1 s0 f, e2 I3 q+ ^5 ^: a6-2语言模型
- Y% [7 a6 `1 Q d6-3神经网络模型
0 [& `6 L0 v+ r6-4CBOW模型2 B, F H) S- o9 I
6-5参数更新2 r- }. j! |0 a- s- |( V
6-6负采样模型
2 H" O, P8 K3 |8 T6-7案例：影评情感分类(数据
: ^$ I% h3 [2 I6 ]" J1 k* {4 s7-1基于词袋模型训练分类器 U) _% F. R* E; ?+ w
7-2准备word2vec输入数据
' U! n1 E Q8 i4 I S0 F7-3使用gensim构建word2
1 p& I0 |; @6 N7-4tfidf原理" _( \, z, p6 l: ?: N2 v
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ J* G; e8 e* |' [9 z
7-6GAN网络结构定义
|& m5 [+ x+ t, S7-7 Gan迭代生成
( c ~! D( h. |% t7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ b( Y. _0 e4 z2 O, l
7-9DCGAN网络细节
$ L* E, H$ p: \( x6 A- t8-1 RNN网络架构: E( l% c3 X' Q' ?9 Y. G/ X$ T5 Z
8-2LSTM网络架构+ w9 ~* C: b) `3 Z6 l) |3 H
8-3案例：使用LSTM进行情
/ {# k% C, X; R8-4情感数据集处理
1 s7 I+ t, L2 c; @& m% P8-5基于word2vec的LSTM模型
+ G5 G5 t) s% ~8 R& I. k! N& P. M8-6趣味网络串讲（数据代
; f/ [! _6 ], ^: J& `. |+ d# A8-7课后讨论版3 v! Q( x j* e6 `7 |* @
/ `3 J5 V9 }( [5 B* @' e! l
2 E1 d0 q- k. r〖下载地址〗" t7 O% y/ M6 c7 Y
- R& m9 L4 }7 W( [: P〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
* M. }' E: j8 M# R* F5 c; L7 C5 O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.html9 s4 W) K# ~, I% x: z* h' G% [2 x- H* z
|
|
[复制链接]
