% [ f! E ~ R. y# b$ b6 m; C& J4 v0 H" D8 i: j
〖课程介绍〗
! b b* b. L" n' E5 D& m5 i6 ^此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战4 Z8 b6 y* z( e6 [+ ]& }$ S
" A4 ?2 c: I. h2 h5 g
〖课程目录〗
u) y1 Z* R2 \ M& j. N6 y Q* p& G* {' g1-1课程概述与环境配置9 l; J1 S! I% k/ B, q4 Y) ]* r
1-2深度学习与人工智能概述0 P! T$ D1 I) S5 }3 K. ~0 P
1-3机器学习常规套路8 o z) ?0 `4 ]; p! U- K8 ^& z+ b9 E
1-4K近邻与交叉验证/ v6 O3 N2 W4 o. s6 f7 @4 d
1-5得分函数
% T) d# D- |* E; Y+ D1-6损失函数1 F5 R c# }" f- Z8 P+ h
1-7softmax分类器
) C ` Y8 `$ t6 U$ |$ m1-8课后讨论与答疑, H( _" A# D/ C3 _, |
2-1梯度下降原理-
4 [$ e' `$ |$ C O/ a$ N" U2-2学习率的作用-
3 V# g" d7 P# B* @2-3反向传播-, K0 C' a% ]* t# s# R; }+ R! g
2-4神经网络基础架构- K! Z- _0 P, o5 ^* V6 g
2-5神经网络实例演示-3 m* X8 t9 T9 T* G3 U, T' H
2-6正则化与激活函数
# c- U" [" D3 G6 D% m) ^2-7drop-out
' f z, v- t+ w6 G2-8课后讨论
7 Y8 o$ l( H B3-1tensorflow安装# { Q/ p4 b& v# d7 g3 Y
3-2tensorflow基本套路
2 @" s/ a8 @; m2 R% v0 w; E3-3tensorflow常用操作
! j! Z! v' Z4 E% i3-4tensorflow实现线性回归" I" F6 \2 T2 P# m! {0 u
3-5tensorflow实现手写字体
9 p' k1 N6 F! e2 f w8 [' ?3-6参数初始化
2 c* G: f1 U& w% b3-7迭代完成训练
% X" z; u5 {6 ? C5 j3-8课后讨论' R( n1 B, Z+ p* h
4-1卷积体征提取# }/ e( l* b' F! r. h; }
4-2卷积计算流程
1 y5 e% A* Y( d% ^: T9 X! C( M7 }0 v4-3卷积层计算参数; @+ v* m' ^* T" ?+ b- F7 ^/ t$ I
4-4池化层操作 h0 g3 s8 {& |8 o6 h2 R6 f
4-5卷积网络整体架构
- J/ ]& H, B' h9 x% t& L9 y4-6经典网络架构
% D% A1 ~# D0 Q1 q+ r, Z! L5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 Z2 h, M! ], L# ]# u; V( H5-2使用CNN训练mnist数
, [7 u8 E1 l" N5-3卷积与池化操作5 U2 s! y+ e" J& H3 N! N2 A
5-4定义卷积网络计算流程. n8 D1 U% ]) \, |' c: s- \
5-5完成迭代训练
* R# U# J% B9 O9 c ]* e5-6验证码识别概述; i: u$ E' q# i2 g6 h' z% z
5-7验证码识别流程) {$ i- y+ }5 D9 f3 S" r4 s
6-1自然语言处理与深度学
3 R' p- k" `& G1 f6-2语言模型; `9 H, S' i0 s, ^$ [5 {
6-3神经网络模型! b1 P% n( W! h: [4 a8 h
6-4CBOW模型- r" ]' l$ Q- p k
6-5参数更新
: L4 r z$ a5 V$ w! x6-6负采样模型
" E$ n& ]' q; i# i, y3 r, i: G% G6-7案例：影评情感分类(数据
3 ?# w( B! z7 }( U9 k- H3 C4 Z7-1基于词袋模型训练分类器6 b* b& n1 n' e- C5 `# ?* _
7-2准备word2vec输入数据
8 ^. n7 {% m& N: Y7-3使用gensim构建word2
: y0 W M2 C9 N* n. U7-4tfidf原理
- |2 E! d& w8 ~8 Z7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 |* ]: C J% x0 L- M. n7-6GAN网络结构定义$ ^" [4 \& m- `: b8 Q, G; Z5 p
7-7 Gan迭代生成 O, U9 G% Y( B$ y9 n: c6 |) I! m
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
+ B& N! [% j, F6 |+ |/ K" ]* Y! o) v7-9DCGAN网络细节
+ @. r3 K3 z1 B B8-1 RNN网络架构
; R, T( q/ L9 D3 x. @. O" F8 G; c8-2LSTM网络架构" i7 {/ O) W/ m. t
8-3案例：使用LSTM进行情
8 W$ ^0 V7 C( G8-4情感数据集处理% b: {# M' T8 M" b0 ^9 s* i
8-5基于word2vec的LSTM模型$ p; L( }- N' Q3 H: n! {* n
8-6趣味网络串讲（数据代
) V" T4 V1 B! f2 q6 O0 _) S9 C- `8-7课后讨论版
& _$ U% p) h s- z3 U7 V
, ?3 _: Z0 g0 q: ?4 [' `
! b. J+ K9 r+ O( I% ?) n' X〖下载地址〗2 W. n, ?: ^+ a! ?( Y
! H& }0 R" _5 ]; j n/ t〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
9 g9 X, `$ {, ~9 Q1 \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.html4 [% \, K9 H- A$ r- o- j
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