0 R7 X+ Z+ {8 `/ K$ j+ R) `4 N$ j" L: D: U; _/ d m+ G
〖课程介绍〗5 b5 e8 s! ?( Q9 y7 }
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
- ]0 k7 a# J* ~7 v3 g
0 C3 T- D8 k$ |/ |& s. N〖课程目录〗 c2 C1 L8 O: F( |8 a
1-1课程概述与环境配置
' Q3 g$ _) U! E4 Z( d1-2深度学习与人工智能概述+ n3 g) l' y% N
1-3机器学习常规套路, g# y; c+ N5 \! P
1-4K近邻与交叉验证
& J2 Z1 e. k+ U2 @" A6 J8 K0 ~1-5得分函数6 V, \3 ?* q! f' B
1-6损失函数4 X& W& \* `8 u7 f! H
1-7softmax分类器2 Y. h. h/ m4 V0 ^
1-8课后讨论与答疑3 J: Y9 \: x9 Z
2-1梯度下降原理-; N- V8 |. w' @4 Y8 k
2-2学习率的作用-0 @# t0 \9 }* @3 C$ j; h: q
2-3反向传播-- L5 O" f$ m" T) \/ p- w: b$ b/ o
2-4神经网络基础架构-: d* p e7 D9 u6 |
2-5神经网络实例演示-' K" p9 I/ `6 d9 ^
2-6正则化与激活函数
# f( a! Q! C& i! m& ?. P2-7drop-out
+ `. f9 ]8 V1 Q6 k. n3 t2 k0 d$ H0 u2-8课后讨论
" ?' `; V4 [" _% |3-1tensorflow安装8 ~9 `8 P) j2 k1 \# e8 v6 c" P
3-2tensorflow基本套路
) W' S5 N! d* R7 `& w6 v* [$ f* ~3-3tensorflow常用操作
' Y% e. e9 g' ^; p6 r. Y% j: r3-4tensorflow实现线性回归0 t3 d% G n) g$ n y `' e
3-5tensorflow实现手写字体
) I! `3 h. r* J7 g; X3-6参数初始化
' x; A X' x- Z* h% f. X* V' q* m3-7迭代完成训练" L* E/ k, y& r
3-8课后讨论
7 {, @ P' g4 Z+ ]7 N0 ?4-1卷积体征提取
& {, ~3 X. ~9 I, Q7 p9 k4-2卷积计算流程: Z3 {5 f+ d7 W6 l: S4 N
4-3卷积层计算参数5 t2 k4 d/ J: z$ p* X; V
4-4池化层操作
' y- T$ n% s, o# e1 U5 D" E4-5卷积网络整体架构
7 ?* p5 N7 J7 \* r! R4-6经典网络架构$ j. R6 L: o: _; I9 T
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% p. Z- I7 L( o& L* F( y6 @
5-2使用CNN训练mnist数/ K6 U4 R: X! u. G ~) Z. M
5-3卷积与池化操作
! D0 C: ~& ~ A: C6 M5-4定义卷积网络计算流程( ~! I$ k' B' t0 F2 D3 I* I
5-5完成迭代训练
3 _9 u6 F5 T3 W$ w8 O& ^ k. N5-6验证码识别概述
, c5 }& J8 q6 k7 C, e5-7验证码识别流程/ A: z0 Y) c! l1 u
6-1自然语言处理与深度学
' T# i$ N3 B0 @! v! T2 `. N6-2语言模型+ F) Z4 Q+ R: f
6-3神经网络模型
{$ L% {" @9 l* T4 H8 o+ F4 i6-4CBOW模型
; Z" ^: v; I3 b8 M9 H$ m6-5参数更新/ _; n- j( y+ d* T
6-6负采样模型* N+ d$ a/ I1 i& g4 W
6-7案例：影评情感分类(数据
. B7 _7 F8 ~4 ~: R5 ^9 F8 G7-1基于词袋模型训练分类器7 q6 |2 M- ~! w' p& @: p- W1 ?
7-2准备word2vec输入数据- g) W5 C' K C6 I# n# f; v
7-3使用gensim构建word2+ t1 r8 C5 K+ x* E/ @
7-4tfidf原理* `; B6 v2 W, [/ k* j4 @# i
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. _" z9 Q2 x9 p4 E1 K+ f; [7-6GAN网络结构定义
4 D" {* b3 P. [1 e8 Z2 s/ g7 u2 S5 C7-7 Gan迭代生成3 Y7 G& y! V* m
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; T7 o( s, Z+ L( ?1 m8 u
7-9DCGAN网络细节
' Y' R( Z2 z1 a: N% y8-1 RNN网络架构. J6 j7 l3 L9 y, f, T4 S
8-2LSTM网络架构
% A0 A$ {: _& L' \4 ]4 J$ Q2 A8-3案例：使用LSTM进行情
4 S y# h" M* `7 Q4 E1 `0 S8-4情感数据集处理! y+ L, ]% J0 ?6 Q# e
8-5基于word2vec的LSTM模型* B* n' x" {2 K
8-6趣味网络串讲（数据代 v# b! W8 L7 E; K! n7 j( z4 l
8-7课后讨论版
% j% ^- U' l$ _( l) q8 A$ q6 O- U) u& f" z
' j0 ]+ ^+ [$ a; k' U) ~0 s/ u9 X! G* \' A' T o7 N$ O. z
〖下载地址〗
: V" ?4 T. s4 ^1 _# a0 J' @& S. N, X' S9 T4 u8 \
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 h9 U( ^. s0 Z* }& J0 _8 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.html6 K. p( V3 a: T0 @- _) C. H
|
|
[复制链接]
