: R5 r1 V" ~" v7 {5 j8 t$ |
6 g/ y/ k2 l P
〖课程介绍〗, y9 P! O" @, G' P
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& A8 p' k5 b: S2 ~/ P1 u7 t( X" n
# P- z4 a, d- `: o/ Z) ?% }〖课程目录〗
/ ~, p4 n, ~8 ?1-1课程概述与环境配置
3 Y, ?# D, {0 a: Y! b0 {( ^0 g1-2深度学习与人工智能概述4 h/ j- O$ i1 q$ i' a
1-3机器学习常规套路+ G( C( }6 S3 Z7 L/ _
1-4K近邻与交叉验证
! z7 b+ N/ L, F/ t. }1-5得分函数+ {& e- _2 G T
1-6损失函数
( x: s, s6 w4 P6 A4 m" j$ c0 [1-7softmax分类器% \$ y: A J! Q: [3 ~
1-8课后讨论与答疑: Q5 b: {% v- x( V) a
2-1梯度下降原理-
, \) s/ L9 o7 y$ t/ w3 \2-2学习率的作用-
9 f* c8 h) P# G2-3反向传播-& y# Y9 A2 O! M4 j1 J
2-4神经网络基础架构-1 n. z8 N; l: ^- s% M
2-5神经网络实例演示-( x! | F7 v9 z' j) ~
2-6正则化与激活函数# Y$ w2 j; m, S
2-7drop-out4 v6 O1 _! _0 g0 K( G
2-8课后讨论
5 m: h# T' M) Z' H b7 n3-1tensorflow安装
9 H8 p1 L. C" u, Z3-2tensorflow基本套路
/ s6 j& v0 z5 Q3-3tensorflow常用操作- U9 B4 ~! }% G/ S
3-4tensorflow实现线性回归
. Y9 Y% ]/ ^5 x' l6 M3-5tensorflow实现手写字体8 e2 I/ p0 z- l9 S/ y
3-6参数初始化
' d3 L5 {$ Y, L, F3-7迭代完成训练( U' z* N1 V3 T" ?: q% {' O9 t7 p
3-8课后讨论$ k- M5 z# ~- g, A$ Q7 q. j, i3 O
4-1卷积体征提取
) t2 b. U" M' D# d% f" W4-2卷积计算流程* n/ J* g7 _ E. A4 Q
4-3卷积层计算参数
: w) v O4 F u$ Y) t4-4池化层操作" |1 [, X# ?* t, p- h% G" Z) S
4-5卷积网络整体架构& j- y2 O+ m; h4 t4 j
4-6经典网络架构
6 R$ b1 [! G% q8 A" ^' f2 }- `5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）/ c$ \* l8 l5 m& q# p
5-2使用CNN训练mnist数$ V( Q) |9 A) S( L
5-3卷积与池化操作
% p1 ~% a4 R! s0 V7 w5-4定义卷积网络计算流程
4 h4 F. n& ~: ~" N0 _5-5完成迭代训练
+ w2 o% P5 E( l1 c, d5 ?3 d" e j5-6验证码识别概述
; l9 f) F7 P, x0 S( f5-7验证码识别流程: `# [# F% g+ R. B
6-1自然语言处理与深度学* c$ ?/ X- P6 \9 \! J3 D- ?
6-2语言模型
' S2 f2 V) o8 R+ x* ~+ E6-3神经网络模型- D' L8 P5 r! a u3 y
6-4CBOW模型 L Z7 J7 Q# Z/ A4 V6 w
6-5参数更新2 O6 M! q$ r$ q% T8 d
6-6负采样模型1 B8 j+ x! T- ` q: ?
6-7案例：影评情感分类(数据- }1 g3 C0 i0 w( r# u
7-1基于词袋模型训练分类器
: \. K$ @ O% M5 t7-2准备word2vec输入数据
6 A' [1 L9 W' s% }) w7-3使用gensim构建word2: b" ^5 s8 @$ k; f
7-4tfidf原理
, V* X9 U$ s/ ]2 W' C2 c+ o1 @7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 q2 l! m" R+ ]3 \1 h* N& E: w
7-6GAN网络结构定义
- X/ e; j" Y% {" M( o7-7 Gan迭代生成% p8 G0 f0 b: D( h: ^0 J1 i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. S" T0 p" \* X: Q% o7 s$ S
7-9DCGAN网络细节, b4 t. v4 c1 s- V4 j
8-1 RNN网络架构
7 ?. a6 o( N+ ~& t$ z8-2LSTM网络架构1 {6 U+ z5 F8 ?$ d; q1 |8 T' {
8-3案例：使用LSTM进行情0 g6 u$ [) u) R* W- I
8-4情感数据集处理
) O! G. @* }2 T8 [8-5基于word2vec的LSTM模型! p# X' ~' O9 t2 c$ j1 P% F5 h5 P
8-6趣味网络串讲（数据代
$ l$ _! Z# Q7 |: s3 Q1 y8-7课后讨论版) S! Y4 B7 I% a5 L
! v( g4 |- r- h; w, c) E5 i1 o. }0 e/ _
〖下载地址〗
9 c$ a. b( h2 c5 Y
) z- s7 w- @/ V( g5 t5 Q( n5 j〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
/ a8 R0 p. `$ \6 v, 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.html
% Q2 u( y: u: m+ W5 y
|
|
[复制链接]
