& e/ p$ u3 I: @& n
* a8 p; o1 D6 x' B6 l- F〖课程介绍〗
- m& U; B/ E. 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
: C8 D( w9 ~. V8 {; @- f
- E1 L/ g1 O7 g〖课程目录〗! f$ R1 H' K7 T( y1 e- j1 H
1-1课程概述与环境配置' p0 m+ I. i# d- @) w# _
1-2深度学习与人工智能概述
! s0 U; n2 Q9 z7 `) R1-3机器学习常规套路% `( n! W& n+ J7 j$ R
1-4K近邻与交叉验证0 R+ c! r, H9 |, A7 k# ?" m
1-5得分函数- N( M @4 v9 a& X$ x! R
1-6损失函数& g r! {4 f# D6 d
1-7softmax分类器
% s, |$ @' s2 F8 M8 I+ X1-8课后讨论与答疑" {0 T* V" ~9 N5 l Q" R4 {
2-1梯度下降原理-
$ g- x, i+ {9 @ u6 L7 O2-2学习率的作用-; k: z$ n" A5 W, `6 @% N# Y! a
2-3反向传播-3 g; @7 g y) u; q6 j# j- `6 a
2-4神经网络基础架构-
4 L# b& d$ e2 A2 c/ `( t! ]# z# y4 c2-5神经网络实例演示- x1 d3 X. g, w. \* G8 \* ]
2-6正则化与激活函数
6 w2 c5 Y+ d i6 [* L2-7drop-out
2 Y! V6 @# O, S( i0 L2-8课后讨论
+ _; D8 U( n$ u, p j3-1tensorflow安装
5 k$ W1 G* s2 j& K3-2tensorflow基本套路
, Z' v1 W z2 W2 P h+ Z6 y( Q s3-3tensorflow常用操作
6 D+ z/ Z6 H+ X3-4tensorflow实现线性回归
7 @ S# @4 {! G1 ^9 z- T3 F2 P! e3-5tensorflow实现手写字体
9 ~0 X. _; V' {8 ~- w2 e9 v3-6参数初始化, \" I2 @# `) C0 X" U4 \
3-7迭代完成训练: d' E' ~* R1 ?( w+ L' W5 ~
3-8课后讨论
3 i/ V, Z/ c; }4-1卷积体征提取
! O o3 k% v. \8 k+ c& B+ s4-2卷积计算流程
. N+ E$ Y( K, [9 o: n! F% S* d4-3卷积层计算参数. b3 [# t4 n" s0 @. p
4-4池化层操作; g& `4 A* o, ]" f j, `" W8 V
4-5卷积网络整体架构4 B& ^) L5 C7 C B u
4-6经典网络架构
# i" Z5 _ s F5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ X0 w: d, u/ E5-2使用CNN训练mnist数, |2 ^) _+ Y& G. m2 a
5-3卷积与池化操作
5 ~& B7 c' h# f* e0 y5-4定义卷积网络计算流程
* w9 y( k; Q/ N/ r* D$ e5-5完成迭代训练
0 }; u$ l4 D# X+ m- f5-6验证码识别概述" K+ ?5 i c: Q
5-7验证码识别流程5 G8 ?+ b3 _* ~( ]* j" o9 s
6-1自然语言处理与深度学
# R# E8 d; |- g8 {6-2语言模型0 V$ b( N. d' P/ Y6 G9 T% @4 I& h
6-3神经网络模型
( {( u/ H7 ^) R6-4CBOW模型
2 ?2 n" y I# f( n) w& K* u6-5参数更新* k$ ~) a, `% J% m
6-6负采样模型. ^. D5 {$ L6 Q7 ]' f0 l
6-7案例：影评情感分类(数据. u9 X, ^! ~2 t( D
7-1基于词袋模型训练分类器
+ j5 V6 v' @4 d& N0 \7-2准备word2vec输入数据
5 @- p [( b* h! V/ ]7-3使用gensim构建word2( T. Y0 g) t" ^, J9 I) D* g! C3 i
7-4tfidf原理
) G* X8 w A" [1 w* A( G7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" A! ?) |7 ^. e7 ^; b7-6GAN网络结构定义) [- K3 g6 g. U4 }1 @
7-7 Gan迭代生成
6 W* [/ S5 M( x- e0 C; X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
: |: h: j' e' s# H& ?8 e: U7 T' P6 Z7-9DCGAN网络细节& q7 ?" Q3 G$ [
8-1 RNN网络架构
$ @, J, Y: X7 A! `: ~8 I8-2LSTM网络架构 A/ l4 ^ Q4 p6 _$ _( z; S8 n
8-3案例：使用LSTM进行情! Z" k0 ^4 u) t8 Z# Z8 H
8-4情感数据集处理
% \" W* T: Z# w( E8-5基于word2vec的LSTM模型8 V b5 w4 A- h0 s' C& r
8-6趣味网络串讲（数据代8 N' w. B. c9 V, ]
8-7课后讨论版8 V4 w# G; h1 Q0 ~- n
6 x; \! y5 Q+ P
/ s' z {& \- L# m) B〖下载地址〗 T; |6 C' p6 t6 V' J! N
, t+ L; s. L3 \! \
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
4 v0 \/ [- W; c, M2 a" ?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' k. M8 D# h8 P) @7 ]6 Z
|
|
[复制链接]
