+ r) F- P- s0 n. n% O' m
# ~9 x1 r: v$ W〖课程介绍〗
' X& R. ^# x6 p2 _% c; q4 j+ T9 B此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. H$ Z# }# q, N; a' V7 U2 \. q. Q% G) K) T0 {. F
〖课程目录〗
, T% T0 M1 N/ `) j1-1课程概述与环境配置
- r' e' D- s- L8 F- @1-2深度学习与人工智能概述; j( ^ V& |" [
1-3机器学习常规套路: U$ L; Y3 c: t9 k1 u. T
1-4K近邻与交叉验证! @5 x8 y% x/ [% i
1-5得分函数) w+ L7 \$ ?% d3 s$ c4 s1 o5 y
1-6损失函数
; O- r0 t2 h @: Y1-7softmax分类器
. n; J" g3 x9 a, D3 u- R" u" n3 t1-8课后讨论与答疑2 N3 e7 U# V6 W0 Q; ]
2-1梯度下降原理-6 I: o1 R6 \" X
2-2学习率的作用-
' X+ l7 ?" x! Y, B9 c2-3反向传播-
, j" Y! q3 O4 z1 ~, i: i; ]2-4神经网络基础架构-9 c& D6 L1 f" Z8 V. D& b, v
2-5神经网络实例演示-
" k. x1 l& M+ d$ ?8 Y5 m6 A! e2-6正则化与激活函数 d' F( U5 v, w
2-7drop-out8 B; K4 m1 S4 h8 _% I1 M. z
2-8课后讨论! }) e- [; `, R, I( q8 Z$ v& p" R5 J
3-1tensorflow安装
. r; {. J5 D$ E9 _6 N* _3-2tensorflow基本套路
5 B2 V1 Z$ ^6 F/ J p3-3tensorflow常用操作
3 N' Y0 F3 X) H" [3-4tensorflow实现线性回归
+ A: u$ A( T% k& z3 Q8 B3-5tensorflow实现手写字体
! J4 A4 B M- i7 k9 U- q; J A. F3-6参数初始化
2 a, w: x4 F( Z0 I( r. }3-7迭代完成训练0 K% g- {5 x7 {# x9 [
3-8课后讨论
; }& X+ X& q- f0 n( W" W" |+ ]* i4-1卷积体征提取3 P) Z* |4 S( L, @
4-2卷积计算流程
/ ]; I( N- p9 p6 }9 H: t) p4-3卷积层计算参数
6 K P% J/ a5 J$ h5 I4-4池化层操作
Q2 _0 J3 D" J* j4-5卷积网络整体架构7 j& r1 _5 u3 W( M: H( T3 S' C( d
4-6经典网络架构
8 {( _) x- ]8 H' k7 Q" y+ o5 o5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 T2 _1 M: `, @/ G3 `$ c5-2使用CNN训练mnist数" @ `& b0 E: n! |# H, X
5-3卷积与池化操作# ~0 j% K# t. _6 s" }
5-4定义卷积网络计算流程
: n3 ^4 }% d2 S6 F& N: U4 q2 U5-5完成迭代训练
. K/ A' {% R! I, J% O5-6验证码识别概述
1 z! S: Y3 f% x5 I/ w! ^5-7验证码识别流程5 Y, \/ @$ H8 _) }
6-1自然语言处理与深度学
1 m8 ?/ A6 |% _6 w& f6-2语言模型
* i6 v. O6 R+ P6-3神经网络模型
) t' Q8 k7 q! x; {0 r6 p6-4CBOW模型/ h1 a2 A% r2 j$ U5 v' V( V1 x
6-5参数更新* H8 H/ C0 @9 m$ u1 U- l
6-6负采样模型
/ q G) s3 m4 P% ?; z6-7案例：影评情感分类(数据
- h9 M. I1 _3 Q" t7 [) ?( e0 a. S7-1基于词袋模型训练分类器" t- ?+ O( o+ \2 ?2 J
7-2准备word2vec输入数据; \, a; o2 G9 {1 P- K% T: E/ c* x
7-3使用gensim构建word2
0 C# y* c8 K4 Z0 k- ~+ J7-4tfidf原理! P$ L8 {# J C$ d
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), ~* v$ i a6 Y% _- s
7-6GAN网络结构定义
' C- E6 e! p; }7-7 Gan迭代生成2 R$ H2 T6 Z- e( H4 C/ d) @4 J
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 j$ X7 K7 Z6 k* P6 c
7-9DCGAN网络细节% R% I3 M2 T: z6 f o
8-1 RNN网络架构
9 y7 H; ^; G9 _* l8-2LSTM网络架构; x& s% j) t$ I B- m
8-3案例：使用LSTM进行情
) U4 G2 W6 `: p/ _/ I! D8-4情感数据集处理
4 M t Q; o7 C0 \0 q" c8-5基于word2vec的LSTM模型; b6 M0 z& H8 r* Q, [- n
8-6趣味网络串讲（数据代1 d9 ?- X3 O8 ^$ }9 L
8-7课后讨论版
; B' X+ e0 b& Y; c$ m
- x# ?: q' K0 k+ q0 K( A# ~# M3 a1 `+ U. F
〖下载地址〗
) s5 p( z7 y1 g% s
# f' O6 Q6 F# C0 @ s1 |〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
; ]0 `& A: A- G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
# f6 Y n* P) C5 i$ |: N6 d4 G8 k
|
|
[复制链接]
