) ]- v9 T0 d' h: {7 W0 Z
* W! D" g/ B: n" p1 \, S0 {〖课程介绍〗
. E2 u) u" I4 ~此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ _' A7 X/ S5 q% i* _7 r4 s
5 S6 J3 G! N: E- `〖课程目录〗& ?9 b8 j: N+ h' ]5 t( }. e* U7 m
1-1课程概述与环境配置
: x8 _$ M2 y9 R$ c' B3 o1-2深度学习与人工智能概述. g+ r) o+ E4 `) R/ H
1-3机器学习常规套路
+ U/ {0 S6 v: i! \2 o1-4K近邻与交叉验证5 X6 S5 q0 _, p
1-5得分函数% p1 d: R& z7 x8 o- z
1-6损失函数
1 z! k, Q8 y: A a: B: i$ |1-7softmax分类器
3 i' n% f- P& f* @- }1 _, Q# q# y' R1-8课后讨论与答疑
. l1 ~! p# W! ~- b2-1梯度下降原理-
: s: k _: I) v5 l' O1 F. D& v2-2学习率的作用-+ L; W, \- ~6 W" k; r+ N+ a
2-3反向传播-) C, x2 Q: o; }+ F) ]2 N
2-4神经网络基础架构-
! U% i$ q. r/ z2-5神经网络实例演示-3 J' P" \* \4 u
2-6正则化与激活函数: g1 k+ F) @/ L8 G9 a, u
2-7drop-out4 k% g# W0 \7 }& d$ D$ Z4 T9 ?
2-8课后讨论8 a% V0 A0 B, {) [6 r* H1 n2 f* t! ~2 t7 B
3-1tensorflow安装. ?5 L" H6 z- b( c/ F
3-2tensorflow基本套路
& X! N5 n4 S+ ~ {6 M3 F( H3-3tensorflow常用操作
# ~2 @, W; V$ c3 I: d1 `3-4tensorflow实现线性回归/ j8 ?7 H0 D5 a. ~& T3 B
3-5tensorflow实现手写字体" d+ G0 X% ^* l
3-6参数初始化
% g \1 T8 ~0 ~+ c3-7迭代完成训练
% O8 q2 Z7 g2 `$ R3-8课后讨论
3 X1 r' p o6 {. Z" r# U4-1卷积体征提取
, z" ?) F1 R0 W3 L& @4-2卷积计算流程' d O4 X+ |+ b
4-3卷积层计算参数
- ]3 Y* e; X& v9 B' @! t- d4-4池化层操作
, L" }1 m( n' o' D& A) p4-5卷积网络整体架构# u% m' v1 v. m& \! v% ?
4-6经典网络架构
, V8 h: ^: F; d: o4 E5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& C( K9 ~! t+ v3 B3 N
5-2使用CNN训练mnist数
) x3 u+ \" A/ a: f2 \1 u5-3卷积与池化操作- i; Z4 G9 s% x0 o8 @" J& i0 P
5-4定义卷积网络计算流程. ?; B& @2 r! A3 J
5-5完成迭代训练6 z% z5 ]3 j% ], A0 L
5-6验证码识别概述6 g% Y4 |; I6 Y: o6 X
5-7验证码识别流程4 M0 Y5 C. u8 ?
6-1自然语言处理与深度学' ]1 \2 y: N& O# ~9 y7 e: o( q2 D
6-2语言模型) `7 ?# h% u% f
6-3神经网络模型; h0 F( S. S9 G" n; u& j/ l2 \
6-4CBOW模型" G/ k# p0 P. e; ~+ d6 A. p
6-5参数更新
0 w- s3 J7 j, `$ U5 K& e6-6负采样模型
! ?4 {% G' A/ F1 h& z( \6-7案例：影评情感分类(数据
1 o. v. @, v/ f1 G7-1基于词袋模型训练分类器
' P4 @! `4 I& P. n, G+ N7-2准备word2vec输入数据( _4 h1 X W" D1 H a
7-3使用gensim构建word2
7 ~. [8 t' @8 F/ o/ q* g8 w# M" D7-4tfidf原理
: A* q2 e& a: Y2 |# b7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) s+ u# ~+ ?: `
7-6GAN网络结构定义4 u. W- ~6 b+ I6 t7 A/ j6 m( v7 p
7-7 Gan迭代生成
4 b5 E( n3 u/ q3 V, U! @7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 n$ B* m* J! v$ B3 t6 s5 U: l
7-9DCGAN网络细节: }, K( {9 w6 F8 ~
8-1 RNN网络架构
( N3 r" ?1 V3 p5 E3 Q1 v- z8-2LSTM网络架构8 W4 r9 {2 q% k |5 c) D
8-3案例：使用LSTM进行情; {; w3 ^% S4 S4 f; z' j. P2 k7 w0 u5 `
8-4情感数据集处理
; ^( j9 M8 l0 j. X Q6 a" ~8-5基于word2vec的LSTM模型& D# P8 G$ \, |+ @% G
8-6趣味网络串讲（数据代
: T. B7 m! o) s; x$ K8-7课后讨论版
. B3 o" d" z3 ?2 N5 s7 [5 E% L8 _& [7 ^0 C' n+ ~
( ]+ i3 R4 J( j c5 k
〖下载地址〗3 F1 J% c5 H6 v6 g5 f* W! G
1 I! f* M0 F# M' L0 E# X〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
( C8 l* v9 R4 h) }$ J( `& ~$ 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
( D y4 N( z3 u! z
|
|
[复制链接]
