8 I4 z4 b, {( v
& s% U# u& o: ]. l5 y9 k$ @
〖课程介绍〗; F( ~: U1 Z z) k2 O$ W
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
/ l8 G% O) m6 ~5 F1 W* u
8 X" i% w& _% p* f- C; I〖课程目录〗
1 K9 a {2 X4 E X6 E1-1课程概述与环境配置% G" |) Y% s& d: X& V* k
1-2深度学习与人工智能概述
3 W8 }6 z$ A5 U0 o$ w9 D1-3机器学习常规套路1 c$ V) f" ]' P4 ?* n
1-4K近邻与交叉验证
/ f; M- I; V( V5 X& [" A1-5得分函数
! q" T1 i8 F3 W; Q6 l, n- Q% s1-6损失函数4 ]& i; l% l' z7 G& _
1-7softmax分类器
$ `2 }/ v7 @. a1-8课后讨论与答疑/ B" `( K( ]" H7 n; `; h
2-1梯度下降原理-' n' w5 j( Y9 \5 C% p4 {
2-2学习率的作用-) X3 m: P: F( x# A
2-3反向传播-# X# E: j/ X# r+ Z+ \
2-4神经网络基础架构-/ W, D# C2 |" ]
2-5神经网络实例演示-
0 A- b0 u' l/ L1 }4 B# Y2-6正则化与激活函数
( U! K, s- T J( v/ S# \5 p2-7drop-out0 |0 a Q1 W. g1 l
2-8课后讨论: j' F( B: j/ h1 o1 ^6 b# m' X
3-1tensorflow安装% ^, r9 L% q/ O* e, j
3-2tensorflow基本套路" @' `5 `, M5 ~; R& d5 K' C1 s
3-3tensorflow常用操作" k6 H# [' z2 S _, Y
3-4tensorflow实现线性回归
0 ?" f B: x) v% K* ^ F3-5tensorflow实现手写字体
. {6 A! B$ [. h7 ]" y. b3-6参数初始化
& I. z* k s( s6 Q! v& l3-7迭代完成训练
; \5 N+ f' x2 d+ r9 k) M6 A3-8课后讨论
! H: o; ]! U. ^& F4-1卷积体征提取
! a% B% `+ L, {8 |4-2卷积计算流程0 k6 |& J" ^( Z) o; D
4-3卷积层计算参数7 b% t% s) T% p2 y0 D* ~
4-4池化层操作/ t f( X$ [+ F- [2 w
4-5卷积网络整体架构) A/ E7 z$ N# S7 W! x0 U9 r3 m0 n
4-6经典网络架构! q6 J/ I; i# ~ x3 P( L" f
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 L1 p' t- b! X) _! g1 \5-2使用CNN训练mnist数
) _; J: ?2 V' a' W% z' F5-3卷积与池化操作
! S' @/ e5 z+ t/ G7 b: @' |1 d5-4定义卷积网络计算流程
0 @* z/ h$ }4 H1 O. k" m5-5完成迭代训练
: @+ W' `7 u# C: X1 r( H) Q5-6验证码识别概述
: S1 S9 S# n5 s* ~+ d5-7验证码识别流程( v! f% h' a: d$ ]8 V1 v2 \; m
6-1自然语言处理与深度学: {/ A. ^% `( [5 Z
6-2语言模型8 C6 C% e6 C: b6 ]9 g' V
6-3神经网络模型- j1 c) L. _8 X
6-4CBOW模型
2 J! X# ~7 j. Z$ u6-5参数更新
* |, N5 w; I' ?7 |" D9 }' Z6-6负采样模型
; r7 k; t1 z+ C$ p% |5 l6-7案例：影评情感分类(数据
, _& s7 W9 W7 _% R9 n# g7-1基于词袋模型训练分类器
, N, d1 _: q5 s% o, e$ o; G" j7-2准备word2vec输入数据
' x* y+ q/ N6 y" c ^. }) i4 B7-3使用gensim构建word2: f& k+ \" H+ N3 |0 z& b; [- v
7-4tfidf原理
6 g6 y2 }4 ^' a: n( n1 b+ Y4 h7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
: p! R. V/ q6 N9 y7-6GAN网络结构定义( I% x" M+ [; _1 L2 f. j' C
7-7 Gan迭代生成 K. e: R2 a8 {6 u u
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）9 U7 N6 l" l$ ]+ u( F+ m x7 ^
7-9DCGAN网络细节
& E) g, j+ W6 ^- h% q8 q& q& R8-1 RNN网络架构
- e2 ~6 _& H$ X" Q: l$ m* C8-2LSTM网络架构
8 G4 l( ~# E+ f [& G& h/ R8-3案例：使用LSTM进行情/ S, t% r% J% L" J
8-4情感数据集处理. b! B4 T3 K4 z% S* L! a( w
8-5基于word2vec的LSTM模型0 Q" z$ h, i% G1 @
8-6趣味网络串讲（数据代
" {* h) L! A; _, @6 P& k' D1 A, a8-7课后讨论版
3 Z: t" R5 n, }0 w$ l: x, `4 H5 d: ]0 a- w) U% i! `
9 P. J1 K, R' l6 p; f( Q
〖下载地址〗
3 S& Q9 D* Z: z
5 M3 y U) W' j3 T* M, z* k〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
4 `. x9 |+ z1 d4 \7 Y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! _7 |. u" _3 Q7 w% l4 ]/ ?
|
|
[复制链接]
