0 U# ^9 z2 R7 G$ X& b3 ?/ f
# P3 _( x5 g9 m a* T
〖课程介绍〗
$ G+ a! w' i* I3 }6 h/ l此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
9 |- }, O. M8 b8 Y( J1 W9 o% r* _ H% ?$ j% P; _% i/ h6 X
〖课程目录〗
5 c/ F/ W) F7 s1-1课程概述与环境配置3 ] g m y3 C: P
1-2深度学习与人工智能概述9 J- M' U/ U: l. R; m7 m5 o& [
1-3机器学习常规套路
7 A3 A3 N! W1 @+ n. [: L1 a1-4K近邻与交叉验证( c7 }1 I% T+ }- T9 e$ m
1-5得分函数* q/ ^' j( _; F' |5 F' ?
1-6损失函数7 C! ] L5 D7 U7 e; N# S! |
1-7softmax分类器7 W3 J1 e& x% [2 Y
1-8课后讨论与答疑
3 r6 e1 h- `% k% R# e. t) s- y9 ~2-1梯度下降原理-
0 ?/ x0 t8 V, H& w8 A# Q4 D& } S2-2学习率的作用-
) ]" Z* F, [% c2-3反向传播-5 Y; i, {( `5 A! C f6 n
2-4神经网络基础架构-% j% i. r2 Z4 S
2-5神经网络实例演示-
* N$ x1 |7 h+ s) T0 [6 v. P. `1 p2-6正则化与激活函数
0 X, }! a9 v% \) S* E6 J6 {: A; V2-7drop-out: l/ ?* R1 H: o) l, w( u
2-8课后讨论
6 H) u$ m3 \- M2 ]4 |3-1tensorflow安装% g2 I: b2 H* M
3-2tensorflow基本套路: p* q4 t, Q" V5 ?: ]
3-3tensorflow常用操作
1 K1 h: j% f% M8 U7 [- \3-4tensorflow实现线性回归& C& u: g- a6 B2 y+ a1 p
3-5tensorflow实现手写字体! ?' ~" B0 C, m/ k1 Z- Q$ G
3-6参数初始化
7 z9 H E" Z" e( l7 @3-7迭代完成训练6 r" t+ }# o+ }' C
3-8课后讨论
, {* {) U# T" R7 J4 X6 J4 e( i5 S4-1卷积体征提取
9 j0 l1 u5 q) c: Y6 K0 q4-2卷积计算流程9 ^; V" B3 T5 ~! I8 A. m
4-3卷积层计算参数
; o. J: ^0 d- y3 F! s; l4-4池化层操作* [) c1 p9 S0 P+ U w5 s" l
4-5卷积网络整体架构
! E ?( o2 F; |0 A: V4-6经典网络架构
% ?$ n. m8 B0 I. Q( u9 H2 R" J5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. L/ M. H) v8 j0 p5-2使用CNN训练mnist数
& l& g- ]$ D" @( Q. l5-3卷积与池化操作$ g. R7 _9 L0 I* s$ p( W; C/ _+ z
5-4定义卷积网络计算流程
4 t. |3 u Y! u' ~6 D6 Q# `5-5完成迭代训练
+ R7 W5 @1 B; A7 R0 w' M" J5 {5-6验证码识别概述0 e& a9 v U2 N9 r: [
5-7验证码识别流程8 I2 ]) l3 Y$ o8 B0 [7 g
6-1自然语言处理与深度学" L' @% b! @* |" p0 K) a4 A4 w
6-2语言模型
( }7 m7 U3 b9 Y7 C6-3神经网络模型# I9 N9 b5 l d5 j# p$ Z( Y2 b3 e
6-4CBOW模型2 m9 o9 y' h% z* c( D
6-5参数更新
7 a- ]' T+ t! E' I- `6-6负采样模型& A) n- q' {' }( m
6-7案例：影评情感分类(数据+ U0 ]9 s- B- l2 t( l4 O6 J# c
7-1基于词袋模型训练分类器% g7 d; A7 H" `( \
7-2准备word2vec输入数据9 w' i( h0 y; y1 W
7-3使用gensim构建word2* o) M* l' y+ o8 R
7-4tfidf原理& Y& r3 W+ s+ u1 i2 G
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)& H0 \0 L: c1 n7 H# c5 }
7-6GAN网络结构定义6 |5 }; G* t9 i# Q* Q8 @! e
7-7 Gan迭代生成
" Y4 u ]8 V. e* u7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
Z! w4 K* ]- B, ]. j* D$ J* h7-9DCGAN网络细节# ? t2 J; d0 m
8-1 RNN网络架构3 P h6 @; b! ]% R6 V, }7 |
8-2LSTM网络架构
6 q( H3 u4 s# ^, o8-3案例：使用LSTM进行情; t8 _% m6 \0 M% t# |
8-4情感数据集处理4 T& d4 d \# k
8-5基于word2vec的LSTM模型% D) c! j9 j/ c/ j2 z* X/ b
8-6趣味网络串讲（数据代
7 I! s4 g0 B6 S* a. |2 l' c2 V% r# F8-7课后讨论版5 Y1 j: C1 n+ Y! F0 V
, E' {4 k2 }1 S6 a) L3 c( Q; B
& F9 o! B X6 J2 Y( U〖下载地址〗
. b4 M8 }0 v1 P9 d9 I& u: f* o
) H, r- s* c6 p) \9 D〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
; t. S- p! t9 w) l y: d) T! m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 r# m6 F* M
|
|
[复制链接]
