2 C* E" L/ D5 J/ s0 e! |3 E9 e& t. O! }8 _* P6 Y
〖课程介绍〗
- Y& \. Z& x8 A5 K) K此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
% W( k. R" `+ ?: j, e8 b/ P1 Y( e# D4 N* C2 H: r
〖课程目录〗
& B' M' J" V$ D+ p0 P5 I1-1课程概述与环境配置3 E, [3 g- A5 V& ~; L8 T
1-2深度学习与人工智能概述
. K) e, @& D5 t6 q# g/ n/ v, Z1-3机器学习常规套路. C1 @$ f& j; P: z" K& C
1-4K近邻与交叉验证
/ c/ i7 C L2 [3 n$ g4 ^( H$ q8 _+ ^" [1-5得分函数
' d! t3 u" [& A7 j& g$ q9 x1-6损失函数# d! Z4 W$ J( {- e' y: h
1-7softmax分类器
) {# n3 e* z1 r1-8课后讨论与答疑
' J1 {! Y+ I F2-1梯度下降原理-: r, J- ^ V/ j
2-2学习率的作用-
$ K: i4 Z( n& n( W8 s9 L' r2 w2-3反向传播-; i! ~0 F x* N
2-4神经网络基础架构-8 S, H% w, L3 O
2-5神经网络实例演示-; |4 t% x3 D5 ^" p! m" V8 B& X5 `
2-6正则化与激活函数" ?4 M$ \: W% H# [ h2 Y4 m: j
2-7drop-out
* L. W; m: C4 Z* v/ ~- U2-8课后讨论
8 H% f) s- ~, j3 ~, ?! m* ?0 {' Q" a3-1tensorflow安装
X: A. G* ^7 h: U" W. R3-2tensorflow基本套路
$ _* C% H. E! L1 e$ T i3-3tensorflow常用操作
6 F! J* i: `% B$ A( m' M1 t3-4tensorflow实现线性回归: y4 \& A- F) Q7 H$ U( a% Z
3-5tensorflow实现手写字体
, k% H8 T2 ~9 i2 j2 R4 T3 j5 P& }9 k3-6参数初始化4 d( j8 l" |5 Z3 q; A" ^
3-7迭代完成训练
( d) ^+ n3 E, E* H0 g$ ]3-8课后讨论
( o1 J% Q* K9 P7 H% A! B& t6 D4-1卷积体征提取4 H n( I6 h8 Y
4-2卷积计算流程
% A( [3 `4 F9 z9 y( i4-3卷积层计算参数0 u2 o" ~& v, ?* t
4-4池化层操作
: v, _$ L, j1 s7 D) m `# H `4-5卷积网络整体架构# f; N/ G/ |" y4 O
4-6经典网络架构6 K3 H3 z: ?" Q) H. Q+ F' E
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) `9 s! E* [7 r+ }, c7 n' {
5-2使用CNN训练mnist数
* d, O' ~. M' c% R0 L5-3卷积与池化操作
F: l! x* e+ S3 k5-4定义卷积网络计算流程* g7 w+ Q* L( _7 A, m" ] [
5-5完成迭代训练4 S P2 J8 o5 B6 T( x! R% S2 Y
5-6验证码识别概述( N& W( K, y( `/ A; d& {
5-7验证码识别流程
) W9 v* C# n2 N2 M) V6-1自然语言处理与深度学
7 P4 T3 S( y8 p8 O% ?% X/ A6-2语言模型6 B' D. M6 F' r7 F4 E1 }6 r2 A
6-3神经网络模型2 G/ k. S. p6 S& U. L
6-4CBOW模型
4 }' O" L# |' l9 c8 K" O! ]! E6 D6-5参数更新
+ {, U/ G, i$ u% M7 w o6-6负采样模型% y) d _. {' `0 C) j
6-7案例：影评情感分类(数据5 h7 `) F9 a) g1 ~5 s. G
7-1基于词袋模型训练分类器
) c, G' U8 m$ l& P; e4 L7-2准备word2vec输入数据
0 M% y& l; V# V4 N3 o7-3使用gensim构建word2
/ O e1 L. t, C: R* C. P/ a7 g7-4tfidf原理
3 R' ]" u' p' U4 q7 q2 r7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 Z) M4 W# S V8 F2 A$ R7-6GAN网络结构定义
( s$ S3 D" x; d5 Z7-7 Gan迭代生成8 Y4 G3 X% g C2 j; M
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. y& W. G% V0 B3 b! q9 `7-9DCGAN网络细节
! L3 J4 }9 h4 M/ D8-1 RNN网络架构
( ]9 D( {! W+ P; n8-2LSTM网络架构
+ x: x4 G5 C4 _8-3案例：使用LSTM进行情
& T$ h# n; u; Q# ~0 o1 y8-4情感数据集处理
7 M7 |+ E6 x& [. l: f% ?& }8-5基于word2vec的LSTM模型
; V/ P. G4 i* N9 ^9 E8-6趣味网络串讲（数据代
! _3 ^' p4 u& }- s% c. g |8-7课后讨论版
$ a8 m& w, \$ D- `2 B# N
6 ^* L {% X2 z/ o+ X. _' @
- y( C4 C5 |4 w〖下载地址〗: }. j/ L" X8 N. w
7 u: ]1 f1 K! q2 q) {
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗0 T1 r+ m* [9 W& Y
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# |% b9 D/ t4 A$ M9 c
|
|
[复制链接]
