* N v9 q: z& v% k$ E5 h& Z2 [ R& G* I: y: H& Q" k8 h2 y( O
〖课程介绍〗, z3 ~$ J4 y- d! L
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 v, Y* u5 f1 F/ Q. \" u: S; X
$ H2 J- d& s) K" ?! g0 P9 `$ s, g( g
〖课程目录〗; G. l; ~0 P" e. B9 U
1-1课程概述与环境配置
: n4 N4 A% t9 L. d1-2深度学习与人工智能概述
5 q! q3 z+ g( i2 p2 r" L/ @1-3机器学习常规套路
. S6 w" t, i% A& N1-4K近邻与交叉验证- |9 S" {# O5 _5 }8 ~. D
1-5得分函数' A/ `* t/ `+ e
1-6损失函数% p$ B. O/ d9 ~+ _" Q4 O# H
1-7softmax分类器
6 q* {0 V9 Q" D* y% z5 i1-8课后讨论与答疑
, [7 h" X3 ~0 d2-1梯度下降原理-( a7 R c' p7 n) {/ o
2-2学习率的作用-5 f1 G: c4 m$ f3 C( {, X
2-3反向传播-
V" m/ l8 Y. d7 y2 z2-4神经网络基础架构-
2 i2 Y. o. y1 d4 z/ L2-5神经网络实例演示-
) { W7 g n2 v) L2-6正则化与激活函数5 \# b" j: f8 j. k
2-7drop-out
* C+ s2 M9 d0 O, M2-8课后讨论
/ X B# k* [( d+ t$ S; r0 h( @3-1tensorflow安装
z0 \+ ]+ A0 U! k; C1 O4 k3-2tensorflow基本套路( U1 E! D2 L9 R q5 e7 w
3-3tensorflow常用操作
! n5 @: J: S6 S$ i Y& y3-4tensorflow实现线性回归
/ q8 X6 W2 E& i/ J% U3-5tensorflow实现手写字体4 w3 I# i; @& M4 e) H
3-6参数初始化
. c" h3 G7 I$ v! z9 a3-7迭代完成训练5 m/ b# W+ W; c' V8 y, s! h% L8 x$ H
3-8课后讨论
7 a: A B P; M5 d4-1卷积体征提取" J5 J6 K0 J% U: g; d2 ?3 N
4-2卷积计算流程
" T0 V, w$ ?$ R4-3卷积层计算参数2 z- C+ j0 P% N' d) b6 l
4-4池化层操作
$ U" L2 x+ O1 X4 k- w4-5卷积网络整体架构* o% {9 N5 ^0 e
4-6经典网络架构
6 T7 S8 Q2 R! B: B5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( {6 A$ f. _. w5-2使用CNN训练mnist数, E5 X3 d, k& B! E
5-3卷积与池化操作4 _$ {/ w1 ]2 c
5-4定义卷积网络计算流程0 I- V$ b2 `1 {# a5 ~+ P
5-5完成迭代训练 v1 }- r* A+ D6 D
5-6验证码识别概述3 j; q7 H K8 ]& i1 m
5-7验证码识别流程2 C' M1 y0 y8 i
6-1自然语言处理与深度学+ k# z' }+ e& g: q0 v( q
6-2语言模型
# q9 p' h: M: F6-3神经网络模型
: T4 x" p( ?" G5 }4 w6-4CBOW模型) P+ U2 M1 }. g
6-5参数更新
- A% {" X2 w& I" J6-6负采样模型
3 M0 Q- v5 F* J }6-7案例：影评情感分类(数据
$ o/ I( W. X5 P' I/ y* D0 f7-1基于词袋模型训练分类器
; L8 T" {7 W& O4 O- F7-2准备word2vec输入数据6 |' Q/ n) H% |5 ^) d u5 f
7-3使用gensim构建word2
7 K# x( I, H2 t& f7-4tfidf原理
" [! F) O( ~1 W0 S7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 T, d8 |0 G* _' v
7-6GAN网络结构定义
9 e$ X) |6 _: V/ t* d! }7-7 Gan迭代生成
" {2 T# d: y5 e4 z1 E2 `7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, y( Z' F8 K8 u% ]0 X' d% B# y) l' i
7-9DCGAN网络细节' U" }2 H8 Z* b- T8 T4 Y
8-1 RNN网络架构: C" l5 U; M" j6 f" [
8-2LSTM网络架构
3 p! C. q" C+ T, Q; J% |6 n8-3案例：使用LSTM进行情2 r/ ?4 R, m5 K6 u' U' W
8-4情感数据集处理
0 y" u$ j4 @3 s0 ^6 a: u8-5基于word2vec的LSTM模型
6 k/ |* ?$ ~, f8 j. N% j' O8-6趣味网络串讲（数据代
5 m. ^: @' Z# W" ]! ~8-7课后讨论版& Y6 u) t N4 l
1 M1 t, F. P) U
- i( B4 u: s2 p〖下载地址〗
5 u8 ~) \$ Q1 v4 H* m! m2 o+ s
6 g' {0 y. ~/ z〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
7 w+ H" ^' f! y% r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
. R4 Y: ?3 u# O0 k& X
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