, R* X. s8 P" \: `: Z- g
5 y3 n. x/ X6 Z& n〖课程介绍〗! N! n, y3 ?1 T" }" P6 Q- S
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
4 y) j+ z" E4 t I9 ?6 z8 u$ E' D- ^
5 @. w9 `/ I4 P$ r7 M! Z, _7 f( \〖课程目录〗0 t1 b* j7 K: \ ~) z
1-1课程概述与环境配置0 E$ ~! u5 C3 |8 `9 @
1-2深度学习与人工智能概述
5 d z }7 ~$ g& O7 C1-3机器学习常规套路
! h3 Z+ m( E1 K T2 }- J1-4K近邻与交叉验证; b8 v: x& c, ]) p! m; R, y/ `
1-5得分函数
) k2 P8 @7 |; ?& l, l1 G1-6损失函数
, c6 N; w! E* y$ H1 n9 \9 v1-7softmax分类器
: k* [! T( M X2 W2 W) b1-8课后讨论与答疑 P4 \1 P$ m6 g1 E
2-1梯度下降原理-
, F3 ?% r1 n% j2 V8 x; o+ }) E2-2学习率的作用-" q2 \; M9 S+ ^) I8 C
2-3反向传播-
$ f' C( c0 u1 i# R2 Z+ [2-4神经网络基础架构-
: O* h6 ^. z; G2-5神经网络实例演示-
+ p. H& _9 I9 A7 |3 z# G% V- e2-6正则化与激活函数2 w: n e0 h' e, S) V2 b0 x9 t
2-7drop-out
/ v! }. J+ t* N$ K- K5 [# O F. ~2-8课后讨论
3 v1 c8 y0 B. b, C; @! i3-1tensorflow安装
- ?) D( r! |( x- g2 d3-2tensorflow基本套路6 h b; s# z a' r0 B1 b0 [
3-3tensorflow常用操作# ?! ~8 E* n6 {2 k) _9 L
3-4tensorflow实现线性回归
# I x! ^& X. f8 z9 Q1 e' t3-5tensorflow实现手写字体
" A! ~# @% S; j* j' W3-6参数初始化- f) r6 Q% {' E- ]! I' A" \4 g2 S
3-7迭代完成训练( C* r8 U# z2 Z. `$ w! k, O
3-8课后讨论
+ I( S5 V4 A! d9 L' j0 v6 ]4-1卷积体征提取/ L$ f2 t7 U/ ]- \
4-2卷积计算流程
9 B& `( i8 ^% f G5 ?4-3卷积层计算参数
: h8 ~2 U! m: k4 Y ]7 a4-4池化层操作9 h3 T/ _7 w8 H2 w+ i% H
4-5卷积网络整体架构
. U$ |2 G& L1 M" ]! ?4 H4-6经典网络架构
0 y7 E3 }0 v: `% u; f) s0 p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! {! H" m! X" g% n
5-2使用CNN训练mnist数% @1 m: L/ R! v7 E8 t
5-3卷积与池化操作7 V1 }1 T, t/ w$ `* s3 F
5-4定义卷积网络计算流程
: r# F; w" F9 N& f, |( ], J' X5-5完成迭代训练 ^% K/ j, l. J- t
5-6验证码识别概述
* A6 _1 y9 B) `5-7验证码识别流程, ^/ G" l2 S4 U% E
6-1自然语言处理与深度学
# y2 `, ^* z$ m6-2语言模型
% g$ n1 }" v. s9 e6-3神经网络模型5 z9 _9 C$ o0 T$ v `( e
6-4CBOW模型
6 |/ K3 m6 [( h& l3 G0 o4 I; {" g7 x6-5参数更新' `( n1 s4 `4 d! k1 u
6-6负采样模型- g4 |- o) B" w; U
6-7案例：影评情感分类(数据
* _1 G1 _: n3 |# b$ A7-1基于词袋模型训练分类器
) M/ }0 b* q) j w6 a k/ k( a+ B7-2准备word2vec输入数据
, Q7 @. f+ ^9 h Y7-3使用gensim构建word2) D8 x4 o: U4 q' F4 x' A# q
7-4tfidf原理& w' v( v2 Z, H9 f4 t1 _% \0 n' a: b
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 T6 `7 c* K/ d
7-6GAN网络结构定义4 n2 w6 _0 t; _5 b$ B4 g( j4 R/ W# F
7-7 Gan迭代生成7 Y3 P: f. j/ {. N6 u
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) [: ?% f& R: ~, @. V; U6 x) K+ E7-9DCGAN网络细节) ]/ i# `" a" d" G P
8-1 RNN网络架构
" l; o/ y b/ U; X8-2LSTM网络架构 Y; g" F$ p! I8 P+ x5 c2 @4 m; a2 `
8-3案例：使用LSTM进行情
' a$ r1 i5 y8 J3 K/ Y; |+ R% Z8-4情感数据集处理
& B& V& B8 o) ^: y) V8-5基于word2vec的LSTM模型' C$ V A$ ^. j. x7 l
8-6趣味网络串讲（数据代! q" T4 [" F# \8 c2 y
8-7课后讨论版% l6 w# e% g/ _6 A. a- u4 \
: X/ O1 F4 R, k8 I# U/ m% W
) I9 o) R& q p) @, P& n〖下载地址〗
* \- W6 Y1 Z4 O# b( z' g
+ j4 ]/ X/ c5 W. F6 `5 F〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
o/ u, W( W! U6 F4 m# `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
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