" w8 m% r+ y9 u) W$ b" v
7 `# P6 u8 U4 N3 m
〖课程介绍〗! Q" U0 t. B) N( {! X5 A
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 y: _4 e& v; A- K0 X$ D
2 k) w& k, z8 B: r〖课程目录〗
& E, D9 z8 y# t3 Z* o6 f1 o$ R1-1课程概述与环境配置3 C/ j& v# m: n5 m7 C4 G% @
1-2深度学习与人工智能概述7 ~; j1 C0 `0 h* d
1-3机器学习常规套路1 I2 S! ?; H, b M
1-4K近邻与交叉验证
5 r# g# o% k3 K* l9 i' Y5 u1-5得分函数
7 D8 y" f/ q! l. d$ [1-6损失函数* e4 E% s) c2 ]; k8 H2 l, ]( Z
1-7softmax分类器
5 l# y( y T+ B5 Z( @' ]# ~1 ]1-8课后讨论与答疑: H3 Z/ m$ g: X$ ?1 H# |7 g4 k
2-1梯度下降原理-
) z' b- b" o* w+ Q* u2 x2-2学习率的作用-3 L: d" K* {+ w5 g! v# P
2-3反向传播-
- H' ^, ~6 `1 V% x3 D% c2-4神经网络基础架构-
, I6 F; s. K/ v: n M2-5神经网络实例演示-6 s8 ?: Q( @" s- [) M
2-6正则化与激活函数* z; C% r6 A0 M# ]% Y' {3 _% @3 ^
2-7drop-out6 C/ u' j7 l* c
2-8课后讨论+ U( L# A: _/ A
3-1tensorflow安装
5 t v m6 l8 x8 f8 }& j3-2tensorflow基本套路
4 Q1 L. _6 \3 E ?& _1 I D! A* n3-3tensorflow常用操作7 m- X- y% \- X1 X; s7 q" A7 Y
3-4tensorflow实现线性回归% Q- |8 ^( ^6 v" ?$ R+ e
3-5tensorflow实现手写字体( o: x4 Y3 a, ^$ D+ _4 K5 W
3-6参数初始化; T+ [9 r1 H g8 x1 j# y9 B; c
3-7迭代完成训练! W& u0 Z6 j2 a
3-8课后讨论
/ t; h4 e6 ]$ I3 ]) H8 U' s- K4-1卷积体征提取
: ]+ w: O: {, k) w4-2卷积计算流程
; H$ w8 a+ B6 r, A' N4-3卷积层计算参数/ L" `4 u( D4 \$ x: a6 T
4-4池化层操作) `7 f$ [. J* y& @+ Q
4-5卷积网络整体架构7 f7 n8 t3 n* v! P6 {
4-6经典网络架构
7 A0 `3 q0 T9 N3 s: F5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( E; U$ _3 \* I" O* n
5-2使用CNN训练mnist数
( o' f6 O2 L T* `+ T1 b5-3卷积与池化操作
3 S- g/ r% t# a4 _/ ]5-4定义卷积网络计算流程
5 |5 t3 Z7 n) p5-5完成迭代训练( h3 {% b, D! O1 p7 o. B! b. R( D
5-6验证码识别概述
' y/ a$ R7 m/ p7 m% K5-7验证码识别流程
& e( T) f! t6 Q7 `% n3 u' y; G& f6-1自然语言处理与深度学
; t# G% I* R5 R# b5 w2 Q% n- M6-2语言模型
7 j% P1 } d: J. S6-3神经网络模型
. Q5 U; ~- x7 c% O' g- n6-4CBOW模型+ E# a: V% o. S/ L* M1 c/ g
6-5参数更新
I6 M! X. D" m' T0 Z" ?7 d8 @9 Y6-6负采样模型
" n4 V% a! U# P# S6-7案例：影评情感分类(数据
4 Y: ~: I1 Z# Z2 w% S" W7-1基于词袋模型训练分类器
% e* H% S$ b/ E9 ~7-2准备word2vec输入数据0 C5 J1 ^/ ~. L+ ^* b/ |3 Z! B' G
7-3使用gensim构建word24 A* d' p7 M4 U- I7 B: `# v
7-4tfidf原理4 P8 C4 P t& H/ P, i" G: D
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ c9 |4 ~: m8 C1 b M7-6GAN网络结构定义
1 R) m" e( E/ V2 P8 y7-7 Gan迭代生成
1 G. G7 ~: t/ F/ I; T$ l7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 L' a- R6 C3 |1 C8 z; d8 `7-9DCGAN网络细节
' g- z7 z2 @/ k! _0 W5 }4 w1 f8-1 RNN网络架构) p( J% ~. L' E( T6 [
8-2LSTM网络架构: D' J: x( F$ s
8-3案例：使用LSTM进行情7 d1 u8 G |4 v! U
8-4情感数据集处理5 S% u' |; h7 ]- X* W" E
8-5基于word2vec的LSTM模型7 G4 d; }* P2 G$ u
8-6趣味网络串讲（数据代
@6 V6 U8 z/ A# w3 v7 m8-7课后讨论版6 L* ~+ q. t$ q) ?! y/ N
4 k0 P) Y: J0 N) ]- F( e, T
5 m" Z4 n! L6 ?9 ~3 @
〖下载地址〗
. A% K' F/ o, l/ M6 L8 |
. C, q3 q* _0 @ ~* Q" h( u〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗1 \3 N" q) |) _3 @9 j1 z
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: u% L+ k- N6 n" \/ t
|
|
[复制链接]
