! z+ F/ l1 k, Z" q4 E/ ^& Q
+ D8 S- x; H3 ]- c〖课程介绍〗
4 w. }) x+ o% `" f. ?+ {2 N3 z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 [5 Y$ J6 Y; o& K
; h6 p X. O" L+ g〖课程目录〗
- O0 d$ U8 K5 [; @) c' y1-1课程概述与环境配置: ?0 E' w: f' o3 O2 A( G5 a& K
1-2深度学习与人工智能概述( M* a4 r* v2 o% S2 h, I: f
1-3机器学习常规套路
' W$ T/ w3 q' x3 l) F; Q1 E1-4K近邻与交叉验证
; f/ ?" K9 k3 b9 Z1-5得分函数
/ ]3 L6 t6 [( Z) V7 \1-6损失函数, \8 k% o! l; @" R" Z) i
1-7softmax分类器
0 y3 |9 u! n) P( B. t+ X6 ^0 o1-8课后讨论与答疑
& o+ W, t1 {1 Z( y( y j2-1梯度下降原理-
1 s* o: u6 e8 w' _' v E0 ~2-2学习率的作用-
# ?$ ]0 t; @' e. L+ H2-3反向传播-) C7 C& [2 \. o5 N# z
2-4神经网络基础架构-4 T6 H+ h1 a- T. y9 g+ r \
2-5神经网络实例演示-$ l" ~; D7 \3 @! {2 R6 I' c
2-6正则化与激活函数
0 ]* N9 E# p7 V# E2-7drop-out
9 T6 q4 A7 x! h6 ]6 R- _, U2-8课后讨论
! n9 Q' A. ~/ L$ F3-1tensorflow安装
/ K1 ^. G& k+ Q: d3 v- F3-2tensorflow基本套路5 O' t# {2 {+ y3 F* L) r/ t
3-3tensorflow常用操作
" b: Q! M! p' d4 }3-4tensorflow实现线性回归
6 S1 m R2 X* s1 Y- a! Y! {1 r3-5tensorflow实现手写字体: ?3 w, ~0 m3 ~2 U; S
3-6参数初始化: y0 Q& B3 a6 c/ y% w# {
3-7迭代完成训练% u) g3 y8 F6 C7 i0 g7 @ d, t
3-8课后讨论
, P! ^8 [& o7 Z+ n4-1卷积体征提取
9 W+ @+ v! C3 a) C4-2卷积计算流程
6 g u# U. S3 l$ M# T* g$ b3 F* C# H4-3卷积层计算参数' q: h- [, f; z! ]& k
4-4池化层操作# p1 z. t8 N* X1 V/ U6 [; @& R8 T
4-5卷积网络整体架构5 V5 [: i ~$ _
4-6经典网络架构
/ A# J5 h9 |: e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( F8 P0 m# o; f* a# ?5-2使用CNN训练mnist数7 v5 `6 F: m/ p, t$ v& J4 R
5-3卷积与池化操作
. A$ v( y: h; |5 J5-4定义卷积网络计算流程9 |; n$ v! F, a( ~2 w) A( M Z7 x( _
5-5完成迭代训练
7 n& F6 R, |+ F& p8 ^$ ~$ H( n0 T5-6验证码识别概述
! m' b; v$ L- @' |2 d3 e5-7验证码识别流程
" P7 i" E7 B6 G! _7 i1 O: i; ]6-1自然语言处理与深度学5 ]8 N& O& Q! h, s
6-2语言模型
v5 ^8 p+ K( E& v! X9 b, X6-3神经网络模型
* L: c. S* Q: t6-4CBOW模型- X3 X7 I4 y/ Q0 ~ U! \4 B4 U
6-5参数更新, h( D6 m0 g* i; E3 @' M8 \
6-6负采样模型
% \- l7 ]$ v- s. x" O6-7案例：影评情感分类(数据
, m9 K9 T r* Y6 M$ L' ]0 y7 q7-1基于词袋模型训练分类器
. z0 `3 N1 ? c& l: G) i4 m7-2准备word2vec输入数据
. Q4 o4 ?( a6 M. d* Z5 Q5 _7-3使用gensim构建word2
7 U5 L2 {6 f( \/ Q) q F: D( a, q7-4tfidf原理
8 o) x0 z) t' o/ U1 s Y) S9 h8 Y& R7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) q1 ^ @% W$ {% a1 f3 [7-6GAN网络结构定义
, m; ~! L3 V9 ^( G0 I7 l1 S7-7 Gan迭代生成+ D8 Q+ L6 c! W
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& f$ x' i4 ~5 B$ g5 D `- L
7-9DCGAN网络细节: X+ U0 ^ q7 e) t
8-1 RNN网络架构# ^4 e, F& [6 C! c: k4 c$ [
8-2LSTM网络架构0 q! q" g$ W' ^3 Y1 b$ w6 R0 `" x
8-3案例：使用LSTM进行情# c' t- t+ H. j
8-4情感数据集处理 b% N5 Y1 f$ }& R/ f# t
8-5基于word2vec的LSTM模型 h) a6 [5 r4 k" S
8-6趣味网络串讲（数据代
/ ~; L0 V0 r+ D' V4 A) ]8-7课后讨论版8 J3 ?; ~) \; i
) d; [! Y2 s/ ^" ?7 ~2 C3 B# y: p
- A! W. X" Z: O% {〖下载地址〗- F& v* i* `5 E) } F) e3 E" p7 {' w
, j0 }1 ~9 r) Z, ]7 Z, n〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗$ x* Q k# }- t* y1 P/ C3 k 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% r2 X" e/ l! q, f
|
|
[复制链接]
