( z0 w# X, W# m' ~
1 Z* t! {0 y9 D. x〖课程介绍〗
3 x2 |* h/ F, [) ]9 D此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
/ }% T5 ]4 ~: Y: q+ Y! N. e5 Z1 t2 s0 z0 M, p5 J7 y/ ^
〖课程目录〗& p: g: a' U5 L* C( e# V
1-1课程概述与环境配置
1 M6 q9 W7 T* ]* p1-2深度学习与人工智能概述, J5 r% q1 Z$ d' b3 u/ f
1-3机器学习常规套路
/ s# M. C6 I4 [8 o1-4K近邻与交叉验证6 a: M; d& O2 E/ _$ U* X
1-5得分函数
4 u0 c% j6 p& T6 O0 \6 a9 H F1-6损失函数# g+ G4 i% U. I# ~9 r
1-7softmax分类器( s, r( Z* t, H1 ^
1-8课后讨论与答疑
' K. G% x6 i! v j$ S2-1梯度下降原理-0 j( ?8 i6 @+ e# K4 `
2-2学习率的作用-5 q( x$ o7 ]. g, Q, g. d' E
2-3反向传播-3 ^) Z3 Q) ^) ]8 _
2-4神经网络基础架构-
' L0 v! e& d) h2-5神经网络实例演示-
3 I0 i4 J8 L5 B/ @( a2-6正则化与激活函数+ ^* c+ `$ a i4 E/ I, {4 q0 j5 A
2-7drop-out9 b$ \ J- H8 a+ s: O l& D5 U: z
2-8课后讨论/ p& R& ~- o$ S
3-1tensorflow安装, ~2 ]" b4 T( ]* ?" k/ M/ u! c
3-2tensorflow基本套路
4 W7 f; C! c) B+ t5 H# J9 F3-3tensorflow常用操作9 c+ z- D+ Z% T3 L6 r
3-4tensorflow实现线性回归$ {$ k1 @7 `5 f0 N
3-5tensorflow实现手写字体
$ c: N8 r8 F1 p0 c0 Y5 t/ E3-6参数初始化
7 @& a& ~' b3 `3-7迭代完成训练# Y- J2 Y& W! G! W/ f- b4 I, x; u9 @
3-8课后讨论/ Y5 @9 g! `1 f5 X
4-1卷积体征提取. f8 Z4 b/ I7 T a9 W
4-2卷积计算流程
+ N5 f( ~7 K5 D8 @& f4-3卷积层计算参数
( o% U: n8 b2 w S3 m4-4池化层操作$ F1 V; n8 c3 f; `1 r/ ]1 y$ X
4-5卷积网络整体架构9 A- H8 I5 x3 `9 I/ _4 X7 U) G
4-6经典网络架构
9 ?% ]* C3 T% N& ^+ O5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, x* W8 t$ L' T4 Y: `2 }2 O
5-2使用CNN训练mnist数9 F: U- t. R3 n: Y2 U
5-3卷积与池化操作, r; C# A7 K" d$ C9 t
5-4定义卷积网络计算流程/ @& L W0 a& A0 [- d v- H
5-5完成迭代训练! s' M. Z/ o7 r: z" U
5-6验证码识别概述
+ F# D% ?, Z* g7 ]# X \0 e* \4 ~5-7验证码识别流程, L+ j) } `8 F- }/ N2 s3 g6 r
6-1自然语言处理与深度学
+ O2 W c: L2 r6 P, V5 e7 D9 Z6-2语言模型
9 X! R4 v u( {& h6-3神经网络模型
: E- |6 G( k* x. a6-4CBOW模型7 @' ?: |2 g2 w! n' S g" c5 A
6-5参数更新% c3 k- X. P# H$ s* g
6-6负采样模型. }) V1 O- z$ t F. ]4 t
6-7案例：影评情感分类(数据! |. g$ U. T) G4 [5 S
7-1基于词袋模型训练分类器5 X7 V8 h; i% L6 N
7-2准备word2vec输入数据* Q0 s! _% C* Z% C% U
7-3使用gensim构建word28 M T9 r* d3 a- d! m
7-4tfidf原理
" R R% r: e3 m( }7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* {9 f" @* v4 q5 V) |" [, @7 l% t0 ^
7-6GAN网络结构定义
; `8 I3 B8 w1 ?7-7 Gan迭代生成
1 O% U8 Y9 J4 ?) [- M' \+ M7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# h7 Z& Q, I+ X4 P4 Y% J; R+ O! ^
7-9DCGAN网络细节
+ P! z9 G8 n) O) s9 T& U+ i# M8-1 RNN网络架构
* P( @0 v. d/ h+ K5 h2 y7 |8-2LSTM网络架构
" v1 o+ J e: f8-3案例：使用LSTM进行情
6 @ k# H: d8 J+ Y9 @8 F- P8-4情感数据集处理- v% B: r* ~' E9 U
8-5基于word2vec的LSTM模型
! A3 v, A- R$ e" l, [0 |9 L8-6趣味网络串讲（数据代
: y+ @5 k* c5 r- H8-7课后讨论版
7 v4 P) k+ U p. e( G. ^" b" n
3 w: N6 f7 H8 x, V# B C3 E; t
; S$ Z1 x+ L* z: H' Z: f F〖下载地址〗
4 H" A8 H- I3 [8 Z0 J' z# A
" S* e$ _0 K$ P% X q; N) w〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗+ U7 a& L0 M% a" p9 T
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
. N% A5 N7 B% R% b9 Y( C
|
|
[复制链接]
