9 t+ S! k0 n! W5 n
5 f6 P; t1 V' ^! \! y5 h' t
〖课程介绍〗
/ n8 S5 y3 p9 k( D0 o# ^3 Y/ 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5 Z' z! T- o$ e3 z$ D$ P
: p' s- Z4 J5 S( U5 G; j
〖课程目录〗0 F5 G& [0 o% G8 q/ c
1-1课程概述与环境配置
( T. P( U9 r) _* q, \1-2深度学习与人工智能概述4 I( c0 c) F3 M$ M+ _0 I- H" F1 E9 c/ J
1-3机器学习常规套路
3 |: s" @7 V5 z4 x$ ?1-4K近邻与交叉验证& X( T0 U' b8 k* M! `* ]# g
1-5得分函数
& w" t d& x) {: O6 ~2 A1-6损失函数: h9 h. W4 d6 T& @
1-7softmax分类器
U- ~! F- E& k K1-8课后讨论与答疑
! I ]( K! Y8 Y$ C X2-1梯度下降原理-
1 @3 X& S* i; l2-2学习率的作用-
8 {( |$ R: o0 b1 {+ ]2 y2-3反向传播-' n: k9 S2 ] M% F5 ~- c
2-4神经网络基础架构-+ W9 f2 K/ f, T# P) v W
2-5神经网络实例演示-( x% Z K' c" y# }8 D* l3 W3 G
2-6正则化与激活函数
/ o! m* u' P4 R. x2-7drop-out/ J/ R/ T. ?# Y# _
2-8课后讨论
) P' J( o. C+ U% j% r% \% [3-1tensorflow安装
4 ]- Z/ e: }5 Z$ G3-2tensorflow基本套路 x! l0 A& N* ~/ c/ G2 D4 T
3-3tensorflow常用操作
3 K* n2 Z( h3 Q: `$ I- Z! F3-4tensorflow实现线性回归
: B+ j7 O2 e8 m2 s) t1 W3-5tensorflow实现手写字体1 `2 E' C: S. U1 z+ @5 A
3-6参数初始化4 K4 n- H- r# c; i+ X' F
3-7迭代完成训练
+ h* E* E7 ]4 j: S5 z3-8课后讨论
# \# m3 d7 @/ O3 T' V5 l) U4-1卷积体征提取
6 k" l) R1 I) J, X3 @" h( U4-2卷积计算流程
6 h# {" C4 j5 q5 }7 V, s' @4-3卷积层计算参数* X1 _2 F# u- Y9 E6 o8 n
4-4池化层操作
3 |6 b7 M2 X- B& M2 p4-5卷积网络整体架构! t3 P! g! D+ P$ H E6 A+ a
4-6经典网络架构$ b+ c- i8 |7 |* _' m# z" x
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, r0 L& |2 x9 e; A _9 @5-2使用CNN训练mnist数+ p" G$ w K0 l) Z+ t& U2 [# v" {
5-3卷积与池化操作3 |' _% P3 w- H7 [; C( K
5-4定义卷积网络计算流程
: O# W/ o# k9 p" n i/ d5-5完成迭代训练- }. T* U* l M4 d
5-6验证码识别概述
3 S1 P" v8 @/ k! t+ O& q5-7验证码识别流程
) a3 p1 l/ w2 h4 b6-1自然语言处理与深度学3 ~" u+ L) ]7 D2 M7 Q
6-2语言模型 f7 U7 C- j4 U0 D
6-3神经网络模型
; i/ T" R" m! d8 l5 V/ N9 X4 J9 `6-4CBOW模型
: w1 Y6 v ? V; {# o. c! h9 H6 j& Z6-5参数更新
* x* t: u% v1 x2 V! C9 ?6-6负采样模型4 o; Z/ ~% W+ D9 n
6-7案例：影评情感分类(数据% e7 \2 j7 F4 B9 [$ G1 l2 Y. c+ S
7-1基于词袋模型训练分类器3 p0 X2 ?) k; w1 p
7-2准备word2vec输入数据$ x# a0 F3 b1 i
7-3使用gensim构建word2* H& H6 @8 \9 o2 K( ?- s2 v9 U
7-4tfidf原理
0 N w9 [0 V% ?; m- Q7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ i9 Z0 K4 F0 ~( f" g7-6GAN网络结构定义3 z9 V! o" H6 Q. n
7-7 Gan迭代生成
/ T7 F8 y- C/ T( ~7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
} a4 v _; H& Z( r7 m: [) {' @- N! P7-9DCGAN网络细节 Z* O5 o: }$ ~, M+ ~1 f
8-1 RNN网络架构
5 a n I) }; l4 }8-2LSTM网络架构
+ R. N# P# A. P7 j" C8-3案例：使用LSTM进行情3 X# v# L! L( |
8-4情感数据集处理
4 G( |( o1 ^7 x1 P8-5基于word2vec的LSTM模型
" U& W# M& G% N8-6趣味网络串讲（数据代$ v0 R+ s V$ O' ^# b/ `
8-7课后讨论版" N5 O3 A w$ m8 a+ n9 z; ~3 g8 p
; [ Q/ ^+ ]; g X8 G1 e% N% g
0 n7 g! K s; p/ P
〖下载地址〗
6 \* M/ P5 I9 ]3 k1 [6 S6 L6 m* L# ~: S; q
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
. Y: r3 e: d7 c: A- F' @4 W) p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.html0 D0 ` p. Y E3 J& v
|
|
[复制链接]
