6 A: c6 I9 g; m7 l9 C2 N; O9 x/ g5 E9 ]8 p
〖课程介绍〗' C M1 k; i- b. L7 ` 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$ U/ ?- J9 a/ J9 }6 y& j
8 p; R- k6 e6 P6 U〖课程目录〗' r3 M [3 }; z4 T6 V
1-1课程概述与环境配置5 ~6 d8 z9 v+ @
1-2深度学习与人工智能概述
; ~. h: f8 e" J$ ~8 a: V1-3机器学习常规套路( C/ G2 V! k1 x$ {; [$ |
1-4K近邻与交叉验证
/ @1 o4 \5 J. e/ x; [) T# h: U1-5得分函数
+ e% O" i- t: z1-6损失函数2 F; d$ Y/ t% Z! I1 ]2 u
1-7softmax分类器
, `4 q4 G4 |6 m5 @0 u1-8课后讨论与答疑
. q( @+ R* a" k% d* b: ^2-1梯度下降原理-
7 t! X0 h* U% r% u2 u2-2学习率的作用-
+ X" Z" W; l/ n, z" O9 o" J/ E2-3反向传播-
" P4 }& U1 g2 V1 w$ ^2-4神经网络基础架构-
4 G) z9 `& u( N2-5神经网络实例演示-
3 @. f2 Y" L: x3 f8 A2-6正则化与激活函数! y \! V; @+ V# K1 B) i6 F, k
2-7drop-out
* {1 z: l; i& [4 d& E2-8课后讨论$ l0 ]2 N; o& g# g9 U: r
3-1tensorflow安装( w4 E# F; t- k+ f7 r7 Y' m
3-2tensorflow基本套路
" {+ a5 Z3 M$ e# _3-3tensorflow常用操作, l- o: @( K0 |) k/ ~
3-4tensorflow实现线性回归, @! [2 u; O/ [0 Z; L" A0 \* c
3-5tensorflow实现手写字体$ N2 H3 P) R( y2 F4 j F
3-6参数初始化
. U8 N* B! l' q7 c- n3-7迭代完成训练. @$ O5 s2 Q1 Y& h# V) \* d3 y4 A- a
3-8课后讨论
! E; X- I' |6 v" I" r7 A* O4-1卷积体征提取9 T, ~. o) a6 ?% w- [/ d, |
4-2卷积计算流程* q: [2 e- p9 p. ~
4-3卷积层计算参数
! ~5 b" J7 v" b& q, H; }4-4池化层操作
4 I2 {7 `8 l4 t4-5卷积网络整体架构; T! p0 p& p H p4 F9 n, Q
4-6经典网络架构
5 i0 V4 }/ x( U( j, u% p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ C/ e; A) ]3 d$ G% c: p4 Y4 l5-2使用CNN训练mnist数# O5 B" H2 D+ m( ?- X
5-3卷积与池化操作
" F6 Z1 {" ~9 n" r' h5-4定义卷积网络计算流程
/ ?6 m1 v7 m& U+ n1 S, z' p5-5完成迭代训练" {3 W4 X6 \5 s# p7 t; y' |6 V
5-6验证码识别概述
- n4 w( c; F& g; d5-7验证码识别流程& `% e/ v& `% @3 W
6-1自然语言处理与深度学( O8 y' |2 B) a+ t7 O' z0 ~
6-2语言模型
: P, r/ s; X) e! v. Y/ g6 u6-3神经网络模型: P/ g; b/ w+ ], E; ?8 S8 n6 r
6-4CBOW模型
& ~" J) ~3 n$ x+ P/ e. I6-5参数更新
& H0 h7 H& `- M# w- A% w6-6负采样模型8 \! U: R' K, @7 _; q
6-7案例：影评情感分类(数据
% P8 e9 j! e+ a0 R, p2 L+ ?0 g7-1基于词袋模型训练分类器
9 u) w7 X, W5 D7-2准备word2vec输入数据
4 i" c4 Q% }7 d# y! \( S7-3使用gensim构建word2: E6 S" u2 Y$ ^/ X( f/ k
7-4tfidf原理
3 ^) {: a4 t0 Z1 l0 f- Z* M3 y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ i4 H- i" `' R( b
7-6GAN网络结构定义, Y) Q6 P0 t2 C3 ^* u% B
7-7 Gan迭代生成
6 K% M4 T3 A) v; s7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& x* L' u; F& j3 k. @0 j6 m8 V7-9DCGAN网络细节
( j6 k. H& b. T; ^8-1 RNN网络架构
o( K' N- y9 a/ t @+ F8-2LSTM网络架构
# e6 a$ @$ h4 e* h" D3 _3 g8-3案例：使用LSTM进行情0 S& l$ e7 m" t6 I. X Y, h' t
8-4情感数据集处理8 o u F- h* q) Y/ U: ^1 M, Y. w8 r
8-5基于word2vec的LSTM模型0 B3 n8 f( V) t
8-6趣味网络串讲（数据代4 e! G3 u0 `% L- g& p2 N3 e
8-7课后讨论版3 o8 Q2 s, g1 p2 z& ]
' U8 [& {1 N1 w4 u; S7 }8 p
6 c& s3 j" R$ X# l; S* Q# S" G S+ T〖下载地址〗' e3 D/ i$ Z$ f+ J6 _+ B0 d
& v- G" y0 Q/ g8 f〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗' r, L8 g7 d! m( t7 G& s3 n: v
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
4 F! Q. { J- T
|
|
[复制链接]
