) ]' T( q' U! [- ^* g8 a0 g. j' D& s `0 X& o
〖课程介绍〗- M" c, q3 Y+ P
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
$ `/ T s0 s4 t8 M4 a
) V+ V% k, c& X6 g: Y" U- s〖课程目录〗
?8 k% H" i# O, w( t1-1课程概述与环境配置1 c# m) m% k! V9 T- [( ^
1-2深度学习与人工智能概述
( d5 a( s5 f& m! Z6 l$ G- ]3 [1-3机器学习常规套路
5 M3 c7 d# w- V8 o- M1-4K近邻与交叉验证
3 g( D: i6 L7 `* Q1-5得分函数
: v @8 L3 U& @* X" X1-6损失函数! x" i& f7 T4 u" }0 t; e
1-7softmax分类器
/ v8 Z4 E5 {! n5 X1-8课后讨论与答疑4 }' [" V; G2 [
2-1梯度下降原理-
6 ]7 W. n* k( ]& p7 ]2-2学习率的作用-2 U" @. s6 P: a- R5 @
2-3反向传播-
) C7 ]* U a) q# z I! I2-4神经网络基础架构-3 A9 L+ R# E( y9 ~+ Q0 j7 H
2-5神经网络实例演示-
+ e8 t& t' s {0 M: C2-6正则化与激活函数- n, p$ Q$ L) ]5 K# l6 @5 \; |
2-7drop-out! V3 ]& l9 L' X
2-8课后讨论 Q' X. a5 e; v- z
3-1tensorflow安装' q3 M' X. i3 ~, I- d$ e
3-2tensorflow基本套路2 r, f3 l$ M& G8 w- m. m
3-3tensorflow常用操作, x" v6 C, X$ b$ J" t
3-4tensorflow实现线性回归1 t8 q' h! C' B( D& Y# ?
3-5tensorflow实现手写字体
4 l; `. X: C6 w: y5 b3-6参数初始化
5 T/ p. z$ J' O, z3-7迭代完成训练3 j0 I* } S/ O6 I6 F
3-8课后讨论8 H; D. C$ l8 v7 Z* Y4 p4 \
4-1卷积体征提取' v! I$ ~/ o F
4-2卷积计算流程
5 v* ~! A9 |+ r5 e4-3卷积层计算参数% `, x/ z8 K' Z2 I: s
4-4池化层操作
$ {, g: y5 S- p; v# \4-5卷积网络整体架构
! T( W3 p2 u, N) i- g) {4-6经典网络架构4 }5 |) `- d7 ]3 V3 D) T
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
?% A; \3 F' d7 ~" z. P5-2使用CNN训练mnist数
6 @! r: ^, s3 F3 y0 s" x0 D5-3卷积与池化操作
$ w/ T/ O9 N* d9 [3 j8 q5-4定义卷积网络计算流程
8 ]+ u+ e- g2 q9 L) U. w5-5完成迭代训练' j8 c) W; L+ g
5-6验证码识别概述! P) ]5 ^3 |# ~! C( B2 e
5-7验证码识别流程
' I4 z* F- ~2 \7 \ a6-1自然语言处理与深度学
( B: T4 L0 x, Z+ m6-2语言模型
- r# z/ e2 c1 a# s- {0 ?6-3神经网络模型
0 P) g, w# \* _+ r. _% C( s6-4CBOW模型8 Z: e* F# L; s( [2 }1 ~# k
6-5参数更新
$ }% p2 ~8 h/ E6-6负采样模型
" P. \* M! A& }6-7案例：影评情感分类(数据
# G( y! F1 I6 h& v6 i7-1基于词袋模型训练分类器2 P K5 H% [8 S+ {2 D1 o
7-2准备word2vec输入数据& ~/ G) [ A" [; m! [* e
7-3使用gensim构建word2
/ K" H5 X, `& S/ v0 M! \7-4tfidf原理
/ n: n9 G' `! o7 B: _& j+ o7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 y, J# }$ z4 A8 b1 C7 v
7-6GAN网络结构定义+ r5 C; ?9 V+ S) D& q& Y) j
7-7 Gan迭代生成
K8 e9 `( f' G7 i' P4 {7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
5 }( H; z. J5 y& F) F* c) _3 e7-9DCGAN网络细节8 p' W2 \) n) x2 j9 ^, }' T. q! n# S
8-1 RNN网络架构
+ [7 j! f9 D6 B. \- I8-2LSTM网络架构 s" J- K3 G# u' O1 o
8-3案例：使用LSTM进行情
7 h9 e4 U1 x: F3 r0 l3 p4 }8-4情感数据集处理
6 b! Z' ~5 _# F3 ?4 ?8-5基于word2vec的LSTM模型
8 h# X& t8 ~( I2 s# ~8-6趣味网络串讲（数据代
: A$ J3 r2 \/ v, y: I; ]$ L6 b& Y& }8-7课后讨论版
9 v% {% b' j$ S1 b
/ J3 B' L: U. b) W2 f" I$ \4 h0 k2 g9 j" Y( T
〖下载地址〗# }, F2 k2 Z/ `! o$ o
. S$ e- f4 U5 _! k1 k4 j! ]# x/ s
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
3 p; B3 Z9 A$ _% G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
$ y* I0 M: G# O1 u6 T
|
|
[复制链接]
