6 X3 }# g( z$ [+ {1 _& Z. E* T
# W; R) Z w2 l/ K; Q! m〖课程介绍〗) c$ a0 L! D! G" j9 I" L1 ?$ C
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) r% S5 w1 C {: I2 s
' K9 v, g' D7 {! e& T〖课程目录〗
9 g5 N5 o+ q* ?% S) t, [ C$ G1-1课程概述与环境配置
* U4 v d6 ~8 g) G0 e1-2深度学习与人工智能概述
0 w4 x0 |7 a* `- J. W1-3机器学习常规套路9 j2 Z) o. q$ s
1-4K近邻与交叉验证
! g9 S/ g6 ]2 T1-5得分函数
* _' U$ l6 C1 h* N7 X! J/ l1 F1-6损失函数3 C: h2 S; ^6 j5 O- e% I4 s' C
1-7softmax分类器
6 c l9 A+ U( b: A1-8课后讨论与答疑
" d' d2 B N' c8 g# I2-1梯度下降原理-1 s" _) G, t H3 z) j4 V: y
2-2学习率的作用-
% F7 ], W0 E4 ^& H' U8 r2-3反向传播-
! h) h1 v k4 V) |' }% f2-4神经网络基础架构-3 H/ H# i5 F4 b; g! X8 z5 a8 ~& T* ]
2-5神经网络实例演示-
. Q4 m _0 |9 \6 `2-6正则化与激活函数! ?! U( ~4 @4 [8 M# ` `
2-7drop-out( ~" j. U: h8 M* G5 |: w R! r
2-8课后讨论
( R- v- J( _5 J" D3-1tensorflow安装
/ E6 |9 [- Z$ y3 q3-2tensorflow基本套路
4 h( W3 u, X ?3-3tensorflow常用操作 h8 L( R% E# `, ^' X- [4 B
3-4tensorflow实现线性回归
; J) U* J$ L& i d/ W" h3-5tensorflow实现手写字体
/ L+ L1 n4 E& d/ r3-6参数初始化" I) a( ?4 ?% _& @1 X% Y) U
3-7迭代完成训练
* d6 Q0 F* X3 j3-8课后讨论
. O% p) ~1 s6 K$ M/ a4-1卷积体征提取
, j6 r, q+ D/ o% e* P4-2卷积计算流程# g2 r2 e: g5 `- g" O1 P& q
4-3卷积层计算参数
% L- V( w/ v" B+ H6 r' G9 r# D4-4池化层操作
# |9 O- u2 [& `' L4-5卷积网络整体架构8 t Q2 a2 l9 K( V" {1 R6 ~
4-6经典网络架构1 g( V- z5 K5 l' x& ^
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 G+ e! \8 f O4 }5 X) C6 T5 t y5-2使用CNN训练mnist数
1 [# G$ a: I, h; H5-3卷积与池化操作
/ o) F2 _- ^! S5 j7 S2 G2 _5-4定义卷积网络计算流程2 Y- J8 i3 t+ Q$ a0 C
5-5完成迭代训练" u4 ?6 Z7 N+ @. b. R# I/ ]- H
5-6验证码识别概述
, A) E% a1 _9 l$ j0 p5-7验证码识别流程$ m2 x- j9 y3 L3 E/ d; C1 }, u) P" I
6-1自然语言处理与深度学4 H5 F! V1 E0 G& k$ ~ ~ H
6-2语言模型7 i2 A& x1 I: A j! W
6-3神经网络模型
6 E& e8 z3 f% o1 r" s6 t; H6 @6-4CBOW模型
5 l$ L E9 C. H. v3 ^6 p6-5参数更新: J$ \8 P$ w! X5 R3 @
6-6负采样模型. d( Y7 t7 |: n: H2 j+ k
6-7案例：影评情感分类(数据
# R# B# \" E) I' x# `% ]7-1基于词袋模型训练分类器3 Q0 S+ {/ ~* f3 F
7-2准备word2vec输入数据
8 F4 n' a% v n) ~4 E7-3使用gensim构建word2
7 u J c3 N |8 n! o# K7-4tfidf原理+ R/ V5 y4 B& }' v. ?9 L% J
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" A' S+ o, V. P' \7-6GAN网络结构定义/ n& L+ `3 ^* S
7-7 Gan迭代生成
2 C, C C; c) t7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ f, I" J3 i3 }1 R# K1 [ f1 u7-9DCGAN网络细节5 G$ c ^# ^; [. i4 S
8-1 RNN网络架构# x% c9 M0 U8 F
8-2LSTM网络架构
6 D8 I+ r% k* h$ o8-3案例：使用LSTM进行情. n8 @6 A. ]% Y. V5 P& L9 l
8-4情感数据集处理
/ A( \" U }. w" `( |* O; Z2 P7 o8-5基于word2vec的LSTM模型
7 O+ w. _# A% i4 Y% Q6 |: l& Z9 I8-6趣味网络串讲（数据代: n4 |1 c; q3 a5 X& g7 ~
8-7课后讨论版
9 V- h& W) X# U! M+ ~# @
: H. `$ s2 j8 T$ A, t6 j9 u9 y8 z. r) J4 j* @" G
〖下载地址〗. [; p# r3 U9 d/ x
0 d' S! V1 w' s1 J' i: u
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
9 u$ u4 j+ ]) e9 ~$ 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 d% t( w( V- }' H/ b
|
|
[复制链接]
