5 o6 h5 e0 O) s) v3 ]2 ^
, M. v Z8 Q, d6 {# e W6 X* r# T) `〖课程介绍〗
a; M' T9 u2 P p: Q$ b) `& o& n此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战1 i, y! z3 ^6 R/ L" G9 _- y) t5 j3 A
) k# \: ^* Q! l. K〖课程目录〗4 ?* N4 U, E: }4 j
1-1课程概述与环境配置
- ~" [- n: z" L1 {3 j9 i/ n3 d1-2深度学习与人工智能概述
* n5 y* |1 @* n( a7 [1-3机器学习常规套路 E n! N% c' W8 i4 Q/ a+ m: z
1-4K近邻与交叉验证/ U! k& L9 ?' V" S
1-5得分函数
! }( j7 y( j: t# h4 Y- D$ v' ^1-6损失函数! N, w# Y. P# B+ {# K
1-7softmax分类器$ ?" @0 Y2 o% b) [9 b4 Y) S
1-8课后讨论与答疑! {% z! B5 Q0 W6 O2 G2 u6 V
2-1梯度下降原理-
N2 f8 l. Y: W6 A/ c2-2学习率的作用-3 h) S$ F5 q4 K% U! n0 J* O3 X
2-3反向传播-
! P- A% p! I; {! S' A/ ^; j) l2-4神经网络基础架构-
- e* n* R( R! x" H! m+ L2 L2-5神经网络实例演示-
2 g* v' V. M4 [% \2-6正则化与激活函数
$ q7 Q% [2 t8 q0 j; Y/ t! `; a2-7drop-out
+ m4 T7 m) f3 h3 t! D; v N2-8课后讨论
6 ~# e1 j- F8 t X8 v+ b/ k3-1tensorflow安装
! n, A; A/ _3 G/ z& ]: x- t3-2tensorflow基本套路$ |2 T5 T- F# o- f9 ?
3-3tensorflow常用操作, t4 l0 t! q( c- B( m2 e3 X' {4 }
3-4tensorflow实现线性回归
$ a9 v6 F, ?: k, P! q0 I3-5tensorflow实现手写字体+ \* w$ N( T0 M- |2 B( l
3-6参数初始化0 { U9 g7 D6 |/ Y) I8 k1 K
3-7迭代完成训练- T2 E* ?( }- O5 M! d' _0 g
3-8课后讨论
( o4 d% p* J3 C1 E4-1卷积体征提取
2 m8 |6 {4 D- a5 N4 m7 a" K# c4-2卷积计算流程9 g) G2 ]0 s3 I& h8 E( B7 R8 o! X. x
4-3卷积层计算参数
$ N8 U g; O3 U7 m9 d0 z4-4池化层操作) G% _8 x+ x$ W! p! h
4-5卷积网络整体架构/ |0 O9 I9 ?2 O7 a
4-6经典网络架构) e8 s U, z: A; V7 u
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( ?* L) k* j, g- J* \) J' M8 `/ ]
5-2使用CNN训练mnist数
0 s- u& E% M, l5 P6 b6 Z5-3卷积与池化操作% p; _& k6 a7 T- ^/ o6 m/ p8 {/ e
5-4定义卷积网络计算流程: b4 o& `2 a! }% z: W6 }# x& ~
5-5完成迭代训练: k3 z' D0 [9 n' k+ C
5-6验证码识别概述, k Z7 y0 x0 j3 {* k
5-7验证码识别流程
2 }" y0 r: r* D6-1自然语言处理与深度学6 u/ a+ t' `) G+ b3 i$ @: N
6-2语言模型
# R0 Q4 u" L" L+ }4 O8 w. y6-3神经网络模型8 H& s4 n( |* V: H
6-4CBOW模型
( P r' n2 X' V' Z ?$ q6 C6-5参数更新3 T1 x' Y5 |0 m% @0 ]& c4 ?3 p" c
6-6负采样模型
; ~$ \2 y& M0 V1 D8 [( s6-7案例：影评情感分类(数据# V7 Z" Z3 z0 v( E* E; e
7-1基于词袋模型训练分类器" C- U! e* b* k) E: r
7-2准备word2vec输入数据
+ Q1 [' K+ ^. y9 s3 A9 l7-3使用gensim构建word2* p1 ?/ s$ l- v b
7-4tfidf原理
# O* _8 o/ \6 v0 ?1 ~5 w9 L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" \* C" X; o' X5 S7-6GAN网络结构定义: W( [# ?& [; B) N3 ]6 b" D
7-7 Gan迭代生成) M# g l; Y8 g" d U4 A! c
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" p5 W% a/ H* k) m# q
7-9DCGAN网络细节
* p! I8 V. N ^8-1 RNN网络架构
h# {4 g) g) f$ G2 a" [8 S9 q8-2LSTM网络架构# t/ Q7 {; \$ C6 F
8-3案例：使用LSTM进行情
# p# i/ E' \. c& \# {8-4情感数据集处理
2 }+ D& F9 _5 z) Y/ C8-5基于word2vec的LSTM模型3 ]' k$ E+ c* Z
8-6趣味网络串讲（数据代: |. M; Y5 Z4 }# B7 D
8-7课后讨论版: i2 S" |- }; J- L
: z2 _$ G A5 P7 O G/ g7 M0 N
〖下载地址〗
B6 I$ f- E3 h1 n( M# S+ Q8 }8 ]' d6 v
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
; S# _: B: m0 w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
' O2 Z7 V3 X( l* u T4 b/ S2 y6 U
|
|
[复制链接]
