# L1 i, w1 k+ _5 m7 R, W! V& S& Z7 M9 M% E' _! O
〖课程介绍〗
2 J2 |6 X J& T3 _ W- P. J$ ?此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
! G( Z& r- \- J2 B
& l" z& L+ x! e* V* C〖课程目录〗
* ]: x0 e$ H: I7 A5 x3 _! p P1-1课程概述与环境配置
9 o8 C6 Z) c% d3 W8 n7 w1-2深度学习与人工智能概述
. o* ^5 v4 M# V$ a1 p1-3机器学习常规套路* B) L( v: p* S" ]5 _
1-4K近邻与交叉验证 S) Z$ {% m3 ~# b
1-5得分函数8 g) e) u8 M- t
1-6损失函数
2 [. v" s+ L. ?# _% F( ^( p1-7softmax分类器
( c% B6 h. d4 K+ i1-8课后讨论与答疑
2 o' h* G# X+ }2-1梯度下降原理-- h* R# _% z; D
2-2学习率的作用-
( z6 z# X4 b; e( F, j7 a# p }2-3反向传播-
. L% m. p+ W2 @; `8 a2-4神经网络基础架构-2 I; `7 d4 s5 A$ W. u
2-5神经网络实例演示-# W( d# w/ H* u" [$ m7 q& s- X
2-6正则化与激活函数
7 S/ s7 _( a4 d0 L9 j; t1 e9 D# |2-7drop-out
) h4 L/ f+ f# h2-8课后讨论
7 o/ P' ^* N7 r |8 _; z: T7 G3-1tensorflow安装( r) }, o) H. m$ O0 S. J# C! q [
3-2tensorflow基本套路
2 _3 K9 L% ?+ d6 r3 O: ]3-3tensorflow常用操作
- E) V! h/ \& g3-4tensorflow实现线性回归
! {+ [0 C$ Q4 ?0 C3-5tensorflow实现手写字体
3 i$ U# s5 C3 d( [- J3 Z' x3-6参数初始化
# h! u. v# l g$ W) r3-7迭代完成训练
+ A3 l( E" j8 h3-8课后讨论
- y. t! c8 U: Z9 G4-1卷积体征提取
* o- x! |" x4 m x& J1 r/ w' _4-2卷积计算流程; Y& o9 D; h" S, I8 p4 E" S
4-3卷积层计算参数1 g0 d5 |$ d" a6 P# J
4-4池化层操作 r$ R. `5 P& ] ]
4-5卷积网络整体架构
; Q: P! l$ K! A$ n7 m4 K" O4-6经典网络架构
# [; v& B+ t( d M; n5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5 _' o. c0 h1 e! N# ] P5-2使用CNN训练mnist数0 l/ J t; p9 B; }! J4 ~) H \
5-3卷积与池化操作4 @: D- R: G; |5 ~9 h' z, d @
5-4定义卷积网络计算流程
! d+ a$ p& ^" ^ I' o5-5完成迭代训练8 y& K6 ^$ n$ U4 ?" H ~" x
5-6验证码识别概述
1 b4 P! N9 F p+ Q5-7验证码识别流程4 ~- J0 g( n% D a; [1 k) }4 H
6-1自然语言处理与深度学
$ n' H; }+ a( `+ K4 \3 P. c6-2语言模型
$ x5 j- R( G; g4 R4 p$ K4 G4 k. b& Z$ f$ v6-3神经网络模型
/ l! k2 ^. N4 N4 f% M+ W( O6-4CBOW模型
) T/ i$ e9 Z6 N' O6-5参数更新" x m3 w# ^$ y( x4 G
6-6负采样模型
0 N6 J. m7 C+ Q; }# I6-7案例：影评情感分类(数据$ O& }) W# m/ z, S( O% Y
7-1基于词袋模型训练分类器" f, e6 `& u& K6 |: t. [& A& {
7-2准备word2vec输入数据
- i1 O1 A" H6 x% z7-3使用gensim构建word2
+ K E6 h* j- T7 l9 t C7-4tfidf原理' `6 a& N4 ]- }! z I
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 s* M: X" m8 X- J, f7-6GAN网络结构定义) v; M2 Y% d5 [/ C
7-7 Gan迭代生成
# e1 z. ~; l! p. D- z# W7 r7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" ?8 h r- m0 f) c7-9DCGAN网络细节8 Z3 u6 B p: g# r g
8-1 RNN网络架构
4 R- n/ U% ~1 v* K+ h D8-2LSTM网络架构+ e/ E( K, |+ G2 s" O
8-3案例：使用LSTM进行情; U# ?+ _( f0 a# \! P8 v
8-4情感数据集处理
# F2 y5 m2 {, G8-5基于word2vec的LSTM模型. S/ s( T) ?( x8 _
8-6趣味网络串讲（数据代5 Y: z* _2 c- y& f) C0 q0 ?
8-7课后讨论版
2 l1 h2 w9 U1 V$ e/ n1 ?8 t: u) H% Y v ^4 o9 }
8 P9 h- _0 o7 {1 X/ w) v〖下载地址〗& Q. ?6 q( a4 g" j
* Y# P/ B: l; `7 j0 Q" l6 o2 q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗8 ~, S0 f! v1 j4 J% H+ x# m$ 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% O" W* J% J9 M: L8 M' ^
|
|
[复制链接]
