3 ]( t$ d% X0 r
; j! X3 z. u9 [〖课程介绍〗
% p) E* @" f5 f此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 B9 V& z) i- A$ w$ B L3 n: C+ N/ x4 a1 M& z4 m5 e' }2 E% ?/ Y
〖课程目录〗
( ~/ U7 N5 r& Z1 m2 A9 V \) e1-1课程概述与环境配置/ z0 `" t$ ?) e9 E
1-2深度学习与人工智能概述' X" B3 w( @1 y8 P" ?; J! k. _7 I
1-3机器学习常规套路
6 Z9 ^6 V) z5 f; n# e! O% ^ A/ ?! k1-4K近邻与交叉验证4 }, z! r( \8 k9 O' j: u' m* |
1-5得分函数
6 ?. J+ u& E3 d5 b1-6损失函数, I9 v5 _0 f, Q, b( ~5 g
1-7softmax分类器3 D# A' I D* d' V
1-8课后讨论与答疑
7 g# i* u; @0 m9 ^1 V* G2-1梯度下降原理-
& E8 b" l1 Q d9 E7 Q( H+ G$ {2-2学习率的作用-
7 @. P9 Y9 {/ ]0 d+ D' z8 }1 l6 Z, a2-3反向传播-
t l& m% M* F2-4神经网络基础架构-
7 z4 z" x. ~1 g0 s& N. P2-5神经网络实例演示-
3 R& N f& U' `# V% {- N1 q. W2-6正则化与激活函数
) s m5 [9 h# K6 D3 c* q4 K$ b2-7drop-out$ K; a- L9 z- W( e& B- d8 m
2-8课后讨论
+ M0 U# m) l' M" Q5 _3-1tensorflow安装) S: W* B7 a y j* P8 O
3-2tensorflow基本套路$ d3 m8 U/ M4 G# j
3-3tensorflow常用操作
6 x: X4 j( v5 {# g0 R3-4tensorflow实现线性回归
; k2 D$ i5 F0 T8 K% N! [3-5tensorflow实现手写字体" ]' o6 u; T. t9 t, o. S6 a; x
3-6参数初始化2 z* ]4 B9 l# F3 V P6 q
3-7迭代完成训练* x& l0 b0 d/ u9 A5 n6 ]
3-8课后讨论
( l* F* L2 \8 K9 W1 [4-1卷积体征提取% X+ `' i* i& E4 E" _
4-2卷积计算流程( Q* P8 t' `5 \' C& }& J
4-3卷积层计算参数
& a: q _" Q2 h# o; W" m7 n3 P4-4池化层操作" Y M2 V+ r# {
4-5卷积网络整体架构
! A, u' r0 U4 p+ q" Z% n* v( |9 S) c4-6经典网络架构7 s) A! f* u2 @1 K' x: ~
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: k% N( }4 q0 R5 _& [
5-2使用CNN训练mnist数1 b8 Z1 D- r8 C3 R: J1 }
5-3卷积与池化操作
% h1 z v" H% b8 w9 k5-4定义卷积网络计算流程$ [7 I: K* a7 h2 H% a+ x6 J8 D
5-5完成迭代训练7 E/ R/ s9 {. `' N( R- s9 t; f
5-6验证码识别概述8 E8 e6 Y0 @9 L5 @ K; V4 _
5-7验证码识别流程
. B) `8 j( z0 B6-1自然语言处理与深度学- P O9 K6 ^+ y
6-2语言模型
3 o1 K! k8 R6 R1 m6-3神经网络模型) W9 ~6 I9 C& G: C5 Z
6-4CBOW模型% E5 M( ^2 q$ Q; M! ?& F# A3 m( u
6-5参数更新
5 J/ T) ]4 K0 V- z" f" c3 }6-6负采样模型: `. M3 F* [0 w4 r+ c
6-7案例：影评情感分类(数据
E; A7 L& h( t9 N. I" X+ \& h7-1基于词袋模型训练分类器
y2 z5 i w2 y; P2 l7-2准备word2vec输入数据
5 D6 m% q" U4 n( f0 K( h8 v7-3使用gensim构建word2+ r8 L3 J1 n( I/ S" }* E3 ?
7-4tfidf原理
0 N+ P( F* U" ]! g1 ~4 c A, M% ]7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ n5 \- @5 {3 f9 _4 k0 v
7-6GAN网络结构定义( y1 r2 a% s2 j7 w3 u$ E+ B' V
7-7 Gan迭代生成
+ B2 ]/ z) q$ ]9 i7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ w$ A; y- I! Q$ C$ V- L1 C9 {
7-9DCGAN网络细节
3 A7 v3 Z7 K! _8-1 RNN网络架构1 a; e) ^9 N; ~/ ?2 V! e. r
8-2LSTM网络架构
5 a4 E! v/ P! R* F c8-3案例：使用LSTM进行情
% N; A/ c* }# @9 D5 K6 X5 \1 ]8-4情感数据集处理5 i# E1 c4 x- X9 ~# ?! O
8-5基于word2vec的LSTM模型
8 L9 b, h( n9 p8 _) i8-6趣味网络串讲（数据代
) C$ v3 x7 F$ R& X; F/ I8-7课后讨论版
6 Q$ ~4 B, ?7 M: p) Q) I1 e4 ]* w7 P9 E
: U1 K. ]: ?. b( a5 H; J9 v〖下载地址〗% A5 \; a# |7 s
9 ^& g; G2 }# z8 w/ F〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
& j" ]7 g' G( {/ |3 S$ R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
1 S8 t" U, E% O& d# L( a5 f
|
|
[复制链接]
