* G, x7 }& P0 N+ A" F. ?0 P! K: D* [# j |: [
〖课程介绍〗
: j/ ^* f; Y( `* d" b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 p1 ]9 D" J5 y7 u' P: q
! y/ h! I0 z0 o# D- D W0 ]$ g〖课程目录〗2 L" @/ [ r2 [% ^& B5 `1 M W
1-1课程概述与环境配置
d& N @" A0 R5 B. P1-2深度学习与人工智能概述
- T3 L( v, \. y7 u+ U1-3机器学习常规套路& L7 X5 R: L( Q) {# D
1-4K近邻与交叉验证
" \% r( W$ @: y% K! M- w1-5得分函数
! j. e. V; b9 V) S; z# {# U1-6损失函数
% |( }' Y8 R' [. ?6 e1-7softmax分类器
1 c4 r9 G3 C2 c0 n" L7 N1-8课后讨论与答疑
+ ^ p- C2 @9 J: x1 t0 `2-1梯度下降原理-9 a) b! ^& S2 y- G8 f5 a
2-2学习率的作用-
# i2 p% `: e4 l% o# B2-3反向传播-2 \6 r& w# \2 J3 J" b' v/ Z% C
2-4神经网络基础架构-& B4 p- L1 N; t9 q0 `- U; Z
2-5神经网络实例演示-
" w/ r6 _- h$ v' D9 a1 `. K2 Y2-6正则化与激活函数$ t2 i* }) v& q) E$ ~
2-7drop-out' n C( c2 u# g) F# r6 y- s8 x
2-8课后讨论
5 U) F `# ?* n; F1 n3-1tensorflow安装
( L8 c! P9 O- }! c( Q3-2tensorflow基本套路
" {. D& T3 Q" w% r$ w' i! T0 e3-3tensorflow常用操作
! a& g4 w- P! _+ A* y1 h0 h" A3-4tensorflow实现线性回归
: a8 L2 R2 K4 C3-5tensorflow实现手写字体
0 ]2 K0 S6 R! G( |2 Z3-6参数初始化: h |5 d+ y+ X& f
3-7迭代完成训练1 t5 M0 Z3 Q& p( Y3 d
3-8课后讨论: s) D; \5 Y# u
4-1卷积体征提取
- z9 A5 t- d! Y9 b4 f4 E [4-2卷积计算流程
5 g% }1 a! L4 ~' h" I- i8 C: j4-3卷积层计算参数8 C# f8 Q! m/ {" Y$ m6 ?8 i
4-4池化层操作
O. |1 o2 a- i* {4-5卷积网络整体架构
/ Y u) a! A" |! ]6 }! u4-6经典网络架构
4 w" f% p6 Z& x5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ b1 [3 o! b# V1 S5-2使用CNN训练mnist数$ }3 M+ q+ y6 n8 n6 b
5-3卷积与池化操作
% i: }" \6 X! p. Y$ }( Q1 o9 ]5-4定义卷积网络计算流程$ G$ @ O) e9 Q6 w. {
5-5完成迭代训练8 ^ I! I1 r" ^9 p4 j
5-6验证码识别概述
: Y ^+ L3 W% D0 r( I( u% Q# B9 c( j5-7验证码识别流程8 K! M+ S; p! k
6-1自然语言处理与深度学
; L) f" t8 o, Y$ ^7 k6-2语言模型6 R1 w6 S1 n8 f8 B" H2 a
6-3神经网络模型
; a0 }% ^& r, f0 W: Q( @3 a6-4CBOW模型
' ~3 f( U+ j" o4 [6-5参数更新- R$ F4 ^4 y9 Y% n" K3 L; F
6-6负采样模型: \: ]9 X$ J/ z
6-7案例：影评情感分类(数据
6 B7 E7 c0 O: @7 e/ a; H7-1基于词袋模型训练分类器. U( E) ~! L# G9 t( `2 D9 V) f3 w
7-2准备word2vec输入数据3 _2 c& j! A# r7 e0 m# s
7-3使用gensim构建word2
- x \. ]- R r& @' Y2 g: y7-4tfidf原理
4 {; t, i8 A3 u1 e; x3 L! ]7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! y2 I9 Q1 H8 X7-6GAN网络结构定义
! |/ R( w! \: J8 J" R* u7-7 Gan迭代生成* o7 |3 d/ w' V8 x8 R
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& U8 i& E& C3 d- @& z8 W
7-9DCGAN网络细节$ Z. K) K, P7 x% r. _
8-1 RNN网络架构
' K9 X. t. A" O$ z+ h" n6 h* \8-2LSTM网络架构9 @$ v3 @( e( q: f7 b
8-3案例：使用LSTM进行情 \- `' [5 g$ c
8-4情感数据集处理
* N9 v. w: M! r% d5 {4 u' j7 F8-5基于word2vec的LSTM模型
v7 z0 l* _2 Q! q8 l8-6趣味网络串讲（数据代- i" \' a! k# W# V
8-7课后讨论版9 b; L$ U7 J# |, X2 i0 X
# |. @1 m% b6 H0 H( H
5 J+ q; @1 |: m8 l〖下载地址〗
) z( k3 z# x, ^' G6 P
; S+ Z& Q; E( ]1 G* D〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
3 a2 _, \; a* c+ ?% m2 P2 S$ J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
3 C+ W6 B D/ ?1 H: Z6 k
|
|
[复制链接]
