+ x$ |" A8 A% H) G+ O
7 \- j' T5 t3 ?* x〖课程介绍〗$ S2 b) M0 i Z* S0 L
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
b7 \( T; q! d( k/ h
7 X* R1 a+ D( j5 E2 O〖课程目录〗8 H! [4 B# s4 b$ Z! }# t5 t
1-1课程概述与环境配置
7 F1 ?3 k9 t3 N; ? p9 y1-2深度学习与人工智能概述
6 P0 J7 l& l& @; Z. n1-3机器学习常规套路
1 t4 @$ ~* @, T1-4K近邻与交叉验证0 ~, s6 Y) d# |. _% {. `1 y
1-5得分函数0 w! `6 N8 |! x/ I/ X/ V
1-6损失函数
' P) p' P' W0 J$ ^7 P1-7softmax分类器
7 g Y& Y) ~, w; V5 A# H6 I6 }* a. e1-8课后讨论与答疑* A$ E) \% u& y! L
2-1梯度下降原理-* X0 G6 a5 i2 J1 `" h/ M6 `; h8 t" l
2-2学习率的作用-
5 G/ E- B( v; n3 v2-3反向传播-5 Q$ B# C) n u8 v: P! S8 Y. m
2-4神经网络基础架构-
( s) V, R4 @* V- X3 G2-5神经网络实例演示- R- q* z; E, o4 m
2-6正则化与激活函数0 a I, N2 |/ h- [- q1 Z) r
2-7drop-out8 O/ `$ ?( b, P& I% G
2-8课后讨论1 P7 K' L# K$ x" e% G7 [* S
3-1tensorflow安装
5 ~) Q; N- {2 l3-2tensorflow基本套路
! B. K' Z- K, u( R: c* C/ U3-3tensorflow常用操作4 u5 _) Z! u) K0 k
3-4tensorflow实现线性回归4 T; k8 ]: w- L0 D' j6 r
3-5tensorflow实现手写字体
# y' {) R9 ]7 I7 q9 _3-6参数初始化
D6 Q* ]5 o" R3-7迭代完成训练% ]& ]: @, H5 `8 b: h* x
3-8课后讨论
}, `! ^4 p8 `9 ?& a% X3 w; d% F+ }, q4-1卷积体征提取
' p, c# h: i& P: O6 R+ m0 I; `" c* [4-2卷积计算流程
8 H4 \- X3 E7 U; `2 _9 `4-3卷积层计算参数; `/ P, K5 }' C8 R
4-4池化层操作4 M3 d/ E+ J/ k0 q! s+ k# Y
4-5卷积网络整体架构$ y3 p3 F0 p& y) `5 K t6 W" Q2 v" o& `
4-6经典网络架构7 I& R: G+ w2 U- D; a
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; F! u) f+ A$ K6 q" b! f: `/ n5-2使用CNN训练mnist数) F, F0 Z3 s% j$ A: q( T; Y
5-3卷积与池化操作" \' X3 c2 t7 [# A
5-4定义卷积网络计算流程
3 L1 W4 V( d2 ~' o$ G+ `5-5完成迭代训练
# s" I* f; `1 N5-6验证码识别概述
& p* G# m! a$ l1 u; n5-7验证码识别流程
% R/ [8 C. V/ I4 J6-1自然语言处理与深度学
/ D* r. V* E$ S I" Q3 r6-2语言模型
$ ^; `* V. v$ B0 a; @& u6-3神经网络模型, e% ~2 L% l+ g( d
6-4CBOW模型) t3 F$ A/ `) @5 }. h: V; x
6-5参数更新
. L# Y4 d' r- k Y+ v, [* ?6-6负采样模型6 d0 d( ]& g2 D9 M, h0 M
6-7案例：影评情感分类(数据
* o9 k L" d0 R+ _7-1基于词袋模型训练分类器
3 f9 z9 c& l# n4 `. n7-2准备word2vec输入数据% C, C/ g; N2 j: h
7-3使用gensim构建word2
1 U/ E. }7 O6 O K& L+ D7-4tfidf原理1 Z6 |0 _2 r J1 Y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ t7 y7 r# z, c" u) H6 z: r, [
7-6GAN网络结构定义) M/ c U$ _8 q# T" ?4 i
7-7 Gan迭代生成
! _, p2 f+ N, m7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
G$ Y: P8 z* u; z& G2 w5 W7-9DCGAN网络细节- K5 }) x8 u! w; ~; r$ P
8-1 RNN网络架构
, Y. S6 ]) i6 a. g" P$ R" @8-2LSTM网络架构 X5 i$ T; d/ q- `: e8 |3 s( ~
8-3案例：使用LSTM进行情
+ t: l6 q. ?. I5 G/ p. o8-4情感数据集处理
, j( T3 h4 x" M5 e4 G8-5基于word2vec的LSTM模型
8 c1 o" y1 @2 Y8-6趣味网络串讲（数据代2 E( C# j' H9 w: W! n- `2 N
8-7课后讨论版
$ p% D* |) B: c& M8 b9 E. w
1 Y9 i. V3 _5 S" j' D0 p* X7 p
: J; a7 v% M& u- J0 i6 g〖下载地址〗9 G& _, F: W* C, N2 v2 p4 ]
' |" ^' X4 a& f7 m
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, T7 A0 g7 Z1 [) ^
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
' f8 `: A5 ?1 N
|
|
[复制链接]
