# x6 v+ w: S/ f; W
! T, p0 v+ \; e: Q9 T3 C- b' R4 d
〖课程介绍〗! Y0 O% o( ^- d3 F4 }' S$ R
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
2 M/ g) o6 p4 _' ^7 D: o' t/ t) G6 H, O
〖课程目录〗9 P( q! M4 O8 F
1-1课程概述与环境配置+ {5 Q. \7 l! z9 @. Z1 f7 I" Y% A
1-2深度学习与人工智能概述
% V) P3 p4 |; a- K! ^: b) K4 i8 a1-3机器学习常规套路
* U4 H; P6 {' K3 \; t% s% u: z5 |1-4K近邻与交叉验证
; u7 o o, B$ v+ B1-5得分函数
4 q! d1 ~+ n) @+ n1-6损失函数
" H/ A# q8 x( Z& s6 b' W1-7softmax分类器
: v8 W4 h0 |5 G3 B5 F) p' ], x, I1-8课后讨论与答疑0 F( d# p4 ^$ [% L% N# R
2-1梯度下降原理-. g9 x% @9 G$ l- C- r) L6 W
2-2学习率的作用-# ]8 | W2 Q9 ~+ r% U6 S
2-3反向传播- l7 B8 G X6 w9 a7 N* b' m* n! V
2-4神经网络基础架构-
+ H# ]9 L. E" j0 y. b2-5神经网络实例演示-
2 f% [' m' ?' p! F2-6正则化与激活函数
+ ~7 |9 O! P( L' h" z: G4 r: i2-7drop-out4 k# D+ ]4 Q1 n4 I" E& p
2-8课后讨论
/ H+ j, z- B0 O' Q3-1tensorflow安装
% {+ v# Z$ {, u# S3-2tensorflow基本套路
! T9 {6 ?1 }+ m) \/ N6 r! J& E) ~$ T3-3tensorflow常用操作9 i8 x$ h7 `5 t0 X* u0 _7 P
3-4tensorflow实现线性回归
8 W+ `4 Q/ {+ C3 }9 k3-5tensorflow实现手写字体
& K; p7 ^' X& _: m( T; o3-6参数初始化
- l4 {' s3 b" s i9 A7 d! T. _" a3-7迭代完成训练
8 A* ]) L5 w0 L/ {! \3-8课后讨论% Z9 W% j+ a5 s/ J& {& _9 f- Y
4-1卷积体征提取8 X5 ?+ G h- g" ^3 _
4-2卷积计算流程. ?( t9 @4 f4 L' ?
4-3卷积层计算参数" V- _: [: |. d2 V4 ~1 f3 ?
4-4池化层操作
, b) a7 }/ G) L: C2 y1 _, J4-5卷积网络整体架构( t- ]) X/ N$ S. f4 j. r3 v5 D- s
4-6经典网络架构1 t. R: ^, p8 s$ g; B) t
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# y9 D2 D }/ z) c" D% Y5-2使用CNN训练mnist数7 W1 @- U# z/ U2 V6 X
5-3卷积与池化操作) K! t8 F0 }0 T% N9 d! ]) b
5-4定义卷积网络计算流程! h/ }% ?9 L& h& T6 S1 o
5-5完成迭代训练1 t7 O+ [+ b$ C
5-6验证码识别概述
' A$ Z& }7 E; }2 |5-7验证码识别流程
; t: d3 R. m& ^8 A6-1自然语言处理与深度学6 ?) q' \- m" ?1 ]$ Y$ F
6-2语言模型1 ?. c# b2 q5 |+ w( A; |& e$ R
6-3神经网络模型
8 B% K, x9 H# o$ d R. S6-4CBOW模型
& Z5 V% t+ _5 R, x3 M4 \- E4 k6-5参数更新& _/ \/ x7 J" ?4 o q4 l
6-6负采样模型3 U$ g* n8 P4 K8 H) o/ K" |6 V, A
6-7案例：影评情感分类(数据
$ P6 e0 |5 [; m, O2 W7-1基于词袋模型训练分类器0 _9 R' C0 w& n" { i( }: q4 b+ o
7-2准备word2vec输入数据
- x, _+ Y: Y8 T3 z) { y7-3使用gensim构建word2
/ E B4 q; d* [: p7-4tfidf原理# Q% D* i- [& n& Q% F8 Y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
# u# p0 s* Y; Z4 w, u7-6GAN网络结构定义8 j5 M" P0 B7 {6 N1 l+ R
7-7 Gan迭代生成* T# H+ X0 q8 `& m" h- w! ~2 }
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% f7 ?8 z* W8 F+ |, `: h7-9DCGAN网络细节
$ [2 @, X" s) R5 }: u# m. b8 o8-1 RNN网络架构+ C) e7 G' m7 y; b, @% r
8-2LSTM网络架构- O0 N! b; Z. h6 j& u
8-3案例：使用LSTM进行情1 ^2 i8 O0 T: v8 j o7 d
8-4情感数据集处理* r7 z( G+ k+ h4 P5 m0 ?
8-5基于word2vec的LSTM模型
9 _8 q8 ~9 q% d2 _* ?8-6趣味网络串讲（数据代
1 v: k% X" O) R9 ^+ u: O8-7课后讨论版1 G- N9 s- u2 j* ?! y9 U
O; X# a) X- G/ W* `- L. M
2 q: Z8 B0 X) w: I
〖下载地址〗
7 A7 i1 z% O: g2 I. D/ u) J/ O/ J4 S! M* i# E" ]$ i# K$ W$ |9 m
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
! K; ^. e+ Z4 d0 l9 b. |1 K+ }, x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
# i+ v6 v; d% d6 |4 o0 F
|
|
[复制链接]
