. X9 J/ F+ r H2 A% j6 S; w1 ]+ N" C
0 u# o& |$ h2 d〖课程介绍〗! Z# s. E+ s& W7 U9 x! }
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战! P5 l5 u8 {+ T8 V! W
, R( @' Z0 ]; J# O, l! v& y4 t# n
〖课程目录〗! Y2 N' B; a5 C0 g# Z
1-1课程概述与环境配置8 i) {) R2 U$ C$ F a& H* X" M
1-2深度学习与人工智能概述% V+ r/ G% M) u* U* {
1-3机器学习常规套路
4 b1 r6 c' j9 r. n; g/ {1-4K近邻与交叉验证$ Z" A; {" O+ |1 r: a# i
1-5得分函数& U9 C2 B% d) l1 d8 e# S) }- ?. b
1-6损失函数
/ }7 A! l: m: ?" G4 i$ p7 R' i1-7softmax分类器# x7 ?6 u5 C @
1-8课后讨论与答疑+ k5 Q8 L5 S6 E/ e L3 P& g6 Z
2-1梯度下降原理-+ k" @! a- p$ F5 Q3 J g, I
2-2学习率的作用-. T, [5 U0 \& U4 E V
2-3反向传播-
r8 L9 h& _6 C& I2-4神经网络基础架构-
& W8 L' Y; e/ a! J6 U7 b2-5神经网络实例演示-
6 A& E6 ^, _* d) ]$ T2-6正则化与激活函数. k1 v/ S* H3 I6 t+ \" ]( Y
2-7drop-out
+ O& p+ w" A4 B( }. b) B" n" f/ u2-8课后讨论
- H& `5 Q Z+ [! O1 I% f3-1tensorflow安装
5 F0 C) U/ }) L3-2tensorflow基本套路
/ T2 W3 {6 \! k& t' f3-3tensorflow常用操作) p I0 n& [ j# @/ H/ y Y A
3-4tensorflow实现线性回归' d$ Y! n. V+ X( u- a+ B+ o F
3-5tensorflow实现手写字体
* c, Q7 U, K. Y! w, d3-6参数初始化
0 n$ V; G+ g! e, s) w m3-7迭代完成训练
; ~2 L7 E) p1 }3 d3-8课后讨论( T; S$ j+ |# i; B0 c" i4 _% E
4-1卷积体征提取 o/ r' m$ U+ t' O5 h
4-2卷积计算流程" _7 {+ E5 n) A, F
4-3卷积层计算参数
6 l% Q! X- a0 b6 d5 m; T4-4池化层操作( E8 b: _. t. E9 c- B2 f
4-5卷积网络整体架构( c' D& f' l7 \6 d9 u
4-6经典网络架构
; V; z3 ^; S% x' v& ^: a/ |; w, j5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: ^" w7 l. l. z$ f+ d4 l, o5-2使用CNN训练mnist数% Q+ N# t" d+ @" G4 {: f6 F5 W7 I r! v
5-3卷积与池化操作& R) f" G- m9 [ @0 _. K. n
5-4定义卷积网络计算流程/ L6 W+ f, e7 o! ]0 e7 c7 _* ~
5-5完成迭代训练
$ T* X# a) x3 F3 ^5-6验证码识别概述
+ c) r+ G" Z% }3 `5-7验证码识别流程7 R3 \% P/ X& g8 J7 D U+ @8 y
6-1自然语言处理与深度学
0 Y6 K$ T! c, Y& p' s: M l) S0 {6-2语言模型
" c \6 R( O) X k. o! Z6-3神经网络模型$ u7 ~3 L, z2 L) h4 h: c6 D# e8 `8 G
6-4CBOW模型
0 q' x' T( [! s" ?9 `8 J' {6-5参数更新
1 |8 q8 b. `. X: }6-6负采样模型
! Z0 n5 r3 d L: a C0 {1 h. [6-7案例：影评情感分类(数据
4 W5 G0 D5 n) x2 H6 w: r7-1基于词袋模型训练分类器6 C5 l: r+ L; D+ x3 t
7-2准备word2vec输入数据 @0 f- b0 V) Q6 S; a {" B1 h7 x; w
7-3使用gensim构建word2# J( v8 B2 H% O) i0 q: \$ s: F& g
7-4tfidf原理9 {; r% h+ ^" @& p5 H2 x( c! ~! V
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 m' t* E) W v5 ^ m7 n
7-6GAN网络结构定义
. d5 y1 R, i6 {1 u7-7 Gan迭代生成7 \1 m; F1 `* D
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% `* W: Z: J ^/ P0 W1 U) h& R
7-9DCGAN网络细节
z+ i2 F- R5 p' l8-1 RNN网络架构
& {5 d+ F. K8 [7 M2 A1 |' X, L8-2LSTM网络架构
) X/ x, \, O( ~8-3案例：使用LSTM进行情, _% l8 h1 u0 l6 O
8-4情感数据集处理: m+ ? D, e& k# u5 Q* |+ j
8-5基于word2vec的LSTM模型8 R8 M% V+ v# I* s2 _ Z
8-6趣味网络串讲（数据代3 N" s8 k$ P* Y# V
8-7课后讨论版% T. c/ J' _$ w# c! @
) \. R1 u( [6 M# s
; e: R _# E9 o* e1 w9 f& `0 e& \. |
〖下载地址〗
% J- q& N, }: z1 N6 ]9 i, E& W! {' L w8 y- [1 P
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
2 w4 u2 N, O. v4 U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
& c& f$ h; r- n! N/ ]1 ?
|
|
[复制链接]
