3 |3 S1 `5 E8 W' B; `: [; q3 s( t* B
〖课程介绍〗$ {) ]2 D6 P) x6 z5 f, R5 V
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& C: Z A$ J# u8 v6 R% q* V7 Q. P: R2 C- S& n2 j* | k0 S' E( [
〖课程目录〗" w5 G: R: V5 O& v
1-1课程概述与环境配置
. G5 \# a# x* W5 j; M, b1-2深度学习与人工智能概述4 E" K( V, K2 C2 j, n" L
1-3机器学习常规套路
9 p2 v# ~* v5 g% I7 O* w, Q1-4K近邻与交叉验证
! T& d, ` Z4 A* w7 E; c( o1-5得分函数
6 k. E4 \: M+ U+ F# T' h1-6损失函数
, \: o' X8 G, F; [3 y1-7softmax分类器
5 h1 y' N0 V6 C+ l( i1-8课后讨论与答疑/ Q( x% a5 o w& v7 U
2-1梯度下降原理-
4 m" X. D5 O) c2 F0 [2-2学习率的作用-
~/ U. X5 P9 W) I0 s2-3反向传播-
$ K* a2 h) N1 E2-4神经网络基础架构-
- T7 v" B2 }0 B- F- V. e2-5神经网络实例演示-% v* w ]/ @/ s D" A5 @
2-6正则化与激活函数9 p) X5 }; |$ X) k
2-7drop-out4 Q: n2 _4 O J0 L
2-8课后讨论
) {8 `& [* g% R% @/ z5 i) [3-1tensorflow安装
0 X. i7 G. o* e. g. d: x- v2 E3-2tensorflow基本套路. ]5 N( h. x% p
3-3tensorflow常用操作* ]% d% I7 {% e2 B9 k" H' q
3-4tensorflow实现线性回归
; @4 o( X0 N _3-5tensorflow实现手写字体
: |) L( Z! d! e1 ^2 m: l3-6参数初始化( c0 K1 Q& V( X1 n
3-7迭代完成训练
: k3 M) ?% c% x+ T0 e Z3-8课后讨论0 o5 U& m( P5 M5 T
4-1卷积体征提取* q8 U/ F( [8 t3 V! d
4-2卷积计算流程
k$ a& U9 w2 W4 a4-3卷积层计算参数* z( o& f/ m7 | a' }! |
4-4池化层操作
: k$ V/ R" K8 F4-5卷积网络整体架构
$ ?3 T) ]: b$ b9 A$ @4-6经典网络架构* o3 l: ~: f5 q: @9 d/ O4 e, f( W
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, D. E9 n: g' H5 c: z5-2使用CNN训练mnist数
( u! ~) ]" t2 v1 N$ r5-3卷积与池化操作
/ A8 U7 ^6 J$ Z2 P+ K1 N5 E5-4定义卷积网络计算流程
' r1 j, N: N& C! L9 K5-5完成迭代训练
7 y/ c* T0 S6 B: K! Q' H/ B5-6验证码识别概述
) v6 K% o. x! ]2 i# y" W5-7验证码识别流程
% o6 |: j( {3 k6-1自然语言处理与深度学
& f: D4 }! V# a0 D. T. x6-2语言模型2 D" x3 [' I( z0 Y+ R. X% [
6-3神经网络模型
# V. a( u9 B% z+ w0 Z! `' `/ J4 V y& b6-4CBOW模型
7 `# l) @4 N' n" f$ h4 a4 U/ u6-5参数更新
+ x( a+ d$ x8 U6 a, Y6-6负采样模型7 G: L3 S' `/ ~4 F S$ R' ?5 Z2 P
6-7案例：影评情感分类(数据
9 M5 B- X, c9 _7-1基于词袋模型训练分类器
# I* p6 m( W" [6 w* L+ J1 F7-2准备word2vec输入数据) D$ P4 v+ m+ M' W9 h7 W% ]
7-3使用gensim构建word27 Q" ^' ]- k0 \' J
7-4tfidf原理
}0 y {1 k; c2 g y5 Y+ v7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 c3 k8 f7 Z+ w [- ^
7-6GAN网络结构定义9 |( N" t" M: h& o! E4 n" V
7-7 Gan迭代生成& m N A( r6 k* {
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# G5 U8 _0 \% Z( i# e' I6 _7-9DCGAN网络细节
6 p9 [; F5 p- k$ ~4 e, W" r v8-1 RNN网络架构
0 Y% e1 q5 A' o8-2LSTM网络架构! | g# U4 B" ?" s7 b
8-3案例：使用LSTM进行情, @7 y( e i) H; ^% f8 ?; Z4 t+ M }) d
8-4情感数据集处理) h# O7 i! G( }( |8 v
8-5基于word2vec的LSTM模型6 \- P5 s; g# M. ]" j/ h& j
8-6趣味网络串讲（数据代
& s4 L" i6 C/ D V7 B1 X* W8-7课后讨论版+ C9 p5 y8 O3 e5 {" A
) W+ F5 \* K- ]4 k3 W: S7 F1 `
" O, U: D7 o. ]# G( n4 ?
〖下载地址〗+ O3 {3 u, y* _) q1 C' \/ C
3 W2 Y8 k! {! s1 G- z' j$ t
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 k$ P8 m- J3 P' ~
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' b1 x0 p6 c% I$ G7 B; q/ O/ [
|
|
[复制链接]
