; L, q% G$ j9 s5 y6 I" y
) q1 P3 }$ q% J8 h( q& l: E
〖课程介绍〗, |6 F; V) l# w6 l8 c$ U! 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; Z9 c* Y4 d/ E- a# D& B4 |( ^1 N
6 U7 \4 s1 }# R! K3 Q: y
〖课程目录〗
& }" @: o8 ~4 y1-1课程概述与环境配置
1 i# b" M* x4 U0 Y- V1-2深度学习与人工智能概述
5 Q( c& F* g2 I+ {+ Q1-3机器学习常规套路
, P! F! g# @' E) d1-4K近邻与交叉验证2 S+ Z2 i; s: [. @( s
1-5得分函数; G% R' X, j" j1 A" D( f i
1-6损失函数3 p4 a, }' t: p" N4 ~
1-7softmax分类器
( `7 W5 h5 \5 O$ B2 h) e1-8课后讨论与答疑$ z2 y2 W, D! P& L
2-1梯度下降原理-; m) `* A1 Q. h! y2 Y) I
2-2学习率的作用-* P# @ q3 ?0 t. n* `4 H" G( j
2-3反向传播-
% a. W6 B6 a- j: t% P: X0 M; q# s2 Z2-4神经网络基础架构-
3 g& V% }9 v3 E1 F3 f9 E4 q" r2-5神经网络实例演示-
r7 x3 A0 a* r+ H# f2-6正则化与激活函数
7 B) }9 b5 H4 f$ B9 A6 y9 T8 B2-7drop-out
4 I; t/ o. \( M" W2-8课后讨论: L% x) C8 t1 o5 R; {: ~
3-1tensorflow安装' S/ O) O" b+ R7 D
3-2tensorflow基本套路
7 s2 `" Y8 h' m( W q3-3tensorflow常用操作
7 q6 |+ F& Q5 ?9 ?/ {7 v3-4tensorflow实现线性回归
z% x: f+ u8 L- W- u6 `' ^' [7 t3-5tensorflow实现手写字体
" j5 l: a* c; E# l) {9 _6 G3-6参数初始化, z* p. S; d, g2 S$ @; o/ a, ?
3-7迭代完成训练
, ]7 S4 K. O) x% x& k! o3-8课后讨论
1 [- ~& m+ h9 [7 [4 Y0 V2 c4-1卷积体征提取
+ F* X; F1 k) j4-2卷积计算流程 S" z) J! l- Q* O; |$ d' h# n
4-3卷积层计算参数
" X& A6 ]* i( E, f2 G+ E4-4池化层操作! ~- X) d o! {) M
4-5卷积网络整体架构
5 z9 [7 u/ I+ P. _; L4-6经典网络架构1 y4 V: O, u& s7 ` S% q' \
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
9 o8 I$ ^6 Z& S8 D7 g7 c5-2使用CNN训练mnist数
- h; o5 p1 w; G5 B8 f3 z. f6 f' M5-3卷积与池化操作9 a7 k( E m9 ]: z8 n R5 K# I& x
5-4定义卷积网络计算流程0 ]4 u6 g2 z1 ` E m
5-5完成迭代训练
1 u: l- n1 j4 k0 V O, \4 e) N5-6验证码识别概述: e7 m% w% ?1 g, i: A
5-7验证码识别流程
; E; m7 k, J' Q# I/ K7 ?6-1自然语言处理与深度学5 O7 Y& ~1 V A) v
6-2语言模型2 O* X0 `* D& r' |0 D) E
6-3神经网络模型
% `( T! S2 x6 ]/ H; q* R4 F& `6-4CBOW模型
# }* G9 x# v1 O2 v% H/ R6-5参数更新- b, ?! A3 j- ^ Z0 r
6-6负采样模型
- h$ z0 z3 N* }( g; s7 E6-7案例：影评情感分类(数据, q9 S0 I' ?8 X8 Z0 r
7-1基于词袋模型训练分类器
# z9 r& E9 r5 x# i# B7-2准备word2vec输入数据: H" r% O( N6 Z9 s1 J
7-3使用gensim构建word2$ ]/ |: L/ O: _ k7 ]7 B
7-4tfidf原理
. b& U# Q) } s9 O2 h1 c3 a4 m: u7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( i s0 l- b" Z1 P& l3 x) ~7-6GAN网络结构定义7 Q; b8 T$ B7 y, ~$ R
7-7 Gan迭代生成
8 ], X8 Q7 E, H+ b" }6 i7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 n V$ t( X$ y( @. _7 n
7-9DCGAN网络细节
* F# N4 k; L6 S( A3 F8-1 RNN网络架构
8 I' C- S+ m( \2 d$ X1 C# x) S8-2LSTM网络架构
R. }0 i9 M# H b' |8-3案例：使用LSTM进行情3 V& G& D( d" f% k. ?4 @! c
8-4情感数据集处理
0 T- O) C9 O0 F2 C& g, Z5 i8-5基于word2vec的LSTM模型
) l$ C% t! L! D% f6 Z: f6 Y8-6趣味网络串讲（数据代
* G: N7 a6 _# {: V2 a/ k8-7课后讨论版/ i4 i( E3 v( b4 b. u3 B
) p/ W5 `+ f. U
8 |5 d$ a2 B6 e- y/ {# A6 k〖下载地址〗+ [( U4 ?/ L; u K
* X, _6 H& ]6 I0 B. c〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
, p) F9 \7 b* I. o, {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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