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. d9 i, W/ \5 ]" [$ O& A# Q〖课程介绍〗2 r) N# N. [9 l" f8 v- a
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 G+ e0 B# z8 o% O4 _/ i# }
% Y3 E S, n/ }) V& W& j〖课程目录〗; c b6 k. N$ M
1-1课程概述与环境配置* C( t: N9 _+ b5 i9 w* n4 I
1-2深度学习与人工智能概述8 s- F5 o4 p9 H+ f( b( Y. X* |
1-3机器学习常规套路$ w9 \9 [6 ~- u# N% ~/ p9 U
1-4K近邻与交叉验证9 N& }9 w y9 D! \: F8 ]0 n9 W
1-5得分函数9 E! f5 H6 o6 Y7 U, j
1-6损失函数# L1 _- P7 _6 D& q; a1 n
1-7softmax分类器* F: @* L! n* @5 U% G- L5 A
1-8课后讨论与答疑
6 d2 I4 I# \# S* z2-1梯度下降原理-
5 ]* B3 W- f: @3 |2 g+ g2-2学习率的作用-
; S1 Y! w( x' s2-3反向传播-; t) e. ? d" J# b z
2-4神经网络基础架构-" n* D: t4 j6 H! }
2-5神经网络实例演示-
# }4 p- l. _( m3 |( x% J: A2-6正则化与激活函数
3 S7 L7 {+ t$ o6 E2-7drop-out
* b) T+ _9 r, ]5 u2-8课后讨论
4 Y' h3 C. q! X9 q3-1tensorflow安装
8 H* g; z! `) R; z4 N3-2tensorflow基本套路
( G( F) s2 E3 Y. r3-3tensorflow常用操作* X/ G' P5 I" ^; ]: w v% ]4 i- B( P
3-4tensorflow实现线性回归% [3 C) O9 j0 j5 t
3-5tensorflow实现手写字体
% }+ O7 @ O# U4 Z" S9 d9 L" G% W3-6参数初始化
" z! @: J" d& j& q" B y4 d5 x+ V7 S3-7迭代完成训练6 C- i: r8 P6 u0 L# R( d. M$ A
3-8课后讨论
$ f3 X5 }6 L/ r2 q1 U4-1卷积体征提取 ?4 [7 E+ o5 K; M
4-2卷积计算流程
; q$ c+ I+ V J! R, m# S4-3卷积层计算参数
5 g5 m, f$ m9 r5 _8 \$ \4-4池化层操作
d" D* P3 X- t. \- ~( Z4-5卷积网络整体架构
4 ^2 O. K5 C" u o5 N# n9 A4 h4-6经典网络架构
6 H$ U4 @: W4 W3 {3 F5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 t, w! `! _8 O& D( g( A
5-2使用CNN训练mnist数6 W' f* H' o- D1 d, D
5-3卷积与池化操作* [8 i3 x% K& |2 Z, @2 R7 D
5-4定义卷积网络计算流程
2 P+ x9 [ b7 g# Z5-5完成迭代训练* r& f* ?" H$ N
5-6验证码识别概述
2 t" A# \3 z* \5-7验证码识别流程% @4 V- ?- L; j: p6 W
6-1自然语言处理与深度学, `8 L" z S6 V8 \; {
6-2语言模型
) c, |+ T) d( R" ~6-3神经网络模型
/ ]" s0 h7 Q/ N/ ]6-4CBOW模型
* {. K# _- ]: V# i0 S0 ?6-5参数更新
2 `3 i8 ^+ s$ Y- Y4 B0 t6-6负采样模型
6 B1 u- L4 D1 {$ n( i6-7案例：影评情感分类(数据
1 s& X `0 S% M) H- y7-1基于词袋模型训练分类器
1 r/ D8 J$ O4 _9 h1 f7-2准备word2vec输入数据
' i' C0 S( {0 ~( J) J0 q7-3使用gensim构建word2
6 y# S; O" {3 [" C; {7 Y7-4tfidf原理0 L) [: a3 y) H) g, Z/ y m# x
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 q5 g0 L4 ?& Y" F% P( }! P2 \7-6GAN网络结构定义
3 U/ p7 O6 b9 b& p7-7 Gan迭代生成; G3 \+ b+ t/ e* E g5 @
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 P/ I# `0 d7 o) y7 `3 } H, ?$ h7-9DCGAN网络细节
; B" O. g8 G$ ]. G+ t( ~& t8-1 RNN网络架构
: l: w4 G9 M- O8-2LSTM网络架构$ D4 V& Z' O/ B0 `2 ]! z: b
8-3案例：使用LSTM进行情% _) N" e# R" T; l0 s0 k
8-4情感数据集处理
/ ~1 i/ I2 ^6 S8-5基于word2vec的LSTM模型
2 ~6 a8 k6 Q: t- {9 C8-6趣味网络串讲（数据代+ F- \" A- ?# e ^% C, A, M
8-7课后讨论版
8 S, S7 Y% q$ J1 n5 S) n" |6 [- I' {
- X) r6 a3 u9 t# ?$ o9 ^ e+ i$ Y: @2 f. {+ M+ {4 q* N
〖下载地址〗) R( h8 T9 r+ R7 B) e6 a" W
0 Z/ {* C" ^. m) b. _# l# d5 g: Y2 L〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
$ b. a8 d- H4 [8 @* _" m& ?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.html8 L# b, f; w `2 U( Y- }
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