0 p% S2 n( U' A7 v* x. B
5 v/ b' T* M ` M3 M6 n1 E〖课程介绍〗
/ C5 D# y4 }" ?+ v此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战- J/ |- T5 W5 J) f
# J( S Y {# |9 m% a# z, H
〖课程目录〗5 k( X( y4 b1 Y, ?+ m7 m
1-1课程概述与环境配置
; M0 B1 u5 f+ E0 R! r3 h9 f& s/ i7 N1-2深度学习与人工智能概述8 n( J& t. X% M% |& q% j
1-3机器学习常规套路
7 X9 L9 K7 g! F' q/ h1-4K近邻与交叉验证/ [: S, a: {% v
1-5得分函数* j i9 r* P: o$ E) h
1-6损失函数! ]: N3 Z/ N1 a0 B, P
1-7softmax分类器
# v l; k& `3 t% O1-8课后讨论与答疑
( X; i6 B Y8 k' K. x5 a2-1梯度下降原理- Q, N& w1 ^0 F' |* H+ ]0 u F9 B
2-2学习率的作用-
* z: W7 D1 o: v( G( T( J2-3反向传播-/ j1 m( m( L/ ^& q
2-4神经网络基础架构-+ R. Z0 e- @5 N* o7 J' d6 |3 [
2-5神经网络实例演示-
. U' ^/ H% r& o7 L8 ^6 S) b2-6正则化与激活函数- T' l" u8 A5 A! L! i! `
2-7drop-out
' o. W j1 F" a; p2-8课后讨论
5 U2 \- f; q- b0 Y; P8 @3-1tensorflow安装
/ t1 I F! x' x* ]) q+ t3-2tensorflow基本套路/ K5 u. j5 g/ L y
3-3tensorflow常用操作
& L& z6 _* p, T0 B- `9 T& I/ S/ `' @3-4tensorflow实现线性回归) [4 K4 e1 y3 B. d# G9 o
3-5tensorflow实现手写字体2 w/ u5 t$ ]/ B/ T% S
3-6参数初始化) a! F' c, ~2 x+ ^* j* Y' V. Q
3-7迭代完成训练
J" A+ x. ~. k: c! N9 J9 d) E% n. z3-8课后讨论& g! j% t" w$ r0 K1 n. q/ f' j
4-1卷积体征提取
& ~; W/ f# |6 E- q4-2卷积计算流程
W7 [) C* l; W: {4-3卷积层计算参数
: c4 a: [3 r9 R: @+ _; t4-4池化层操作 E9 }( i1 o4 x4 N; n/ G, W
4-5卷积网络整体架构
/ {2 ]% x+ Z% H; V4 k* x- K4-6经典网络架构7 I9 s9 _+ G# S* `
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( G" j4 ?0 _, T5-2使用CNN训练mnist数
5 r- l, M2 B: ?! ^( V5-3卷积与池化操作
2 S: V' Z( `2 P1 d4 F6 L5-4定义卷积网络计算流程6 N7 h U2 j/ E: T& R
5-5完成迭代训练
' R1 r) |- T @ M: f5-6验证码识别概述
r9 P1 k% n% n3 P: c8 v5-7验证码识别流程5 j9 g4 O2 N- {! T& j
6-1自然语言处理与深度学
; n7 _. ?2 p0 }1 n7 J/ D6-2语言模型7 q9 R& g1 S, Q
6-3神经网络模型
' h7 z& J3 |+ ^+ i+ C" w4 p6-4CBOW模型4 ^4 i7 Q4 h( p1 z
6-5参数更新
2 T0 N) e2 T7 T* D q6-6负采样模型5 X2 y) x. [ q: Z
6-7案例：影评情感分类(数据
* x3 P& z5 j& N k7-1基于词袋模型训练分类器
9 |6 o) e8 Y9 V$ p9 D3 ^) _7-2准备word2vec输入数据, x, t4 B2 v' V4 H. S$ L
7-3使用gensim构建word2; a% ?* @6 E T
7-4tfidf原理
1 o( x5 `# Z+ S% y1 r% E& y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)6 N# {9 q q$ e3 @* q6 Z$ A3 ~" O
7-6GAN网络结构定义# o* c! ^3 M/ O* m0 x4 [
7-7 Gan迭代生成: Y9 q1 q. o r2 m& V
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
* O# Z, [' W6 r& E9 S/ [7-9DCGAN网络细节
+ t0 K/ Z H8 Q. O. y+ k8-1 RNN网络架构
3 x3 N$ S" v- u8 [. t# T8-2LSTM网络架构& e& P3 ^1 t4 a. I8 Q. W
8-3案例：使用LSTM进行情
6 y1 E& \+ S/ M* e/ U1 n3 Q- G8-4情感数据集处理
( {( l- p) l' p8-5基于word2vec的LSTM模型
- p4 r+ C, X7 R3 M9 [! f8-6趣味网络串讲（数据代
) P" N3 [! u. ~. `! M; N8-7课后讨论版
9 W' t- T, x5 e: Q
6 J, a! g0 B2 S I) C1 I+ Y+ l" e. |$ I0 S# J
〖下载地址〗
, _7 I& v0 k( n/ Q- `8 K6 o8 ]4 a8 a, w+ Q i; q/ t( z, c: Q
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 T! U' ^* F- f, [5 f- E
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.html0 l& |2 {. C& y( b
|
|
[复制链接]
