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; w- B. X" s& Y5 d9 `〖课程介绍〗
% ^4 @4 A2 v6 H3 E/ x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" k( _# u, u: Z& }7 r
2 |, ]7 v4 u. O: `1 C/ a6 W〖课程目录〗
6 _8 \* j, S& k1 X1-1课程概述与环境配置* {' N' f0 n3 F
1-2深度学习与人工智能概述
! l( L, M4 o2 D1-3机器学习常规套路
0 h& x- s8 K3 A- T2 D9 k3 b/ J( T: Y* m1-4K近邻与交叉验证1 z3 x: [2 J; q( G
1-5得分函数& E1 |* l* T& a* }
1-6损失函数
0 v& T; }! ^6 u; u @7 Y% c7 `; B1-7softmax分类器
9 m$ ^" }* ?0 l1-8课后讨论与答疑
5 K4 ]* m3 T( s/ e8 s5 Y2-1梯度下降原理-
) t# K& |" J( {, N$ w( ]2 n% r; ?- T2-2学习率的作用-
1 e6 J V L2 L) U$ T: o( t2-3反向传播-& k( L, o6 ^$ H0 j
2-4神经网络基础架构-- R/ L7 m- j) L
2-5神经网络实例演示-* b. J' b$ C6 q
2-6正则化与激活函数( g* P, E+ `2 n/ c1 j
2-7drop-out
8 L+ s7 t3 b/ q t$ N2-8课后讨论
3 V" m5 o' l* x9 z! w3-1tensorflow安装
, a# c' q( D* U# { A, E" |' F3-2tensorflow基本套路
7 d& ~: K7 F+ a7 ?3-3tensorflow常用操作! b* y+ ]( X( {& l8 R s$ g
3-4tensorflow实现线性回归( p% t D! `4 g2 d7 P; f
3-5tensorflow实现手写字体
: T! D. k8 ~, A) J4 Z: N0 L3-6参数初始化
* G G( N" V T" m t3-7迭代完成训练! Q3 u" J% q' k6 h3 v6 Z' U4 `9 j! ^
3-8课后讨论
7 b! I+ |' y0 g: r0 R3 b p4-1卷积体征提取, a. u3 y1 ~9 j+ d% U
4-2卷积计算流程 G1 q8 ~4 W( Z; G0 D
4-3卷积层计算参数2 e2 {7 F( ~; ?+ j/ |
4-4池化层操作
' m2 l" W) [( n9 c# Q& N4 x" T% @4-5卷积网络整体架构0 H( h& |4 I; ]* L
4-6经典网络架构
, G% |. v' m4 B- R5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! Z2 ^' i4 q& t) @8 o
5-2使用CNN训练mnist数# M' K) m- _8 U& T* }: r' C
5-3卷积与池化操作$ S: H0 J6 E/ t6 t% d H- w; N
5-4定义卷积网络计算流程
; R# k4 |" ^0 s7 `! H; a: n0 [5-5完成迭代训练
: \, y- ?& e3 w2 b- W. g" h5-6验证码识别概述
/ ~# B' b, x5 F1 w/ x5-7验证码识别流程
2 u% ^3 H8 ^# F1 [: ~4 w5 J) ?) J6-1自然语言处理与深度学% Y& l6 T6 |7 `
6-2语言模型
5 M0 j# N o0 l; j# z: b; x( t! C6-3神经网络模型
h$ P/ u& V, y8 s& I6-4CBOW模型
7 j' p9 S" K: a7 J' `5 Y6-5参数更新$ c3 h% s6 N# g1 h! y
6-6负采样模型
* }% q; A" k6 s7 o, J( J6-7案例：影评情感分类(数据
& w$ |9 w, D \3 _5 B3 g7-1基于词袋模型训练分类器5 r7 g& z8 }7 O) ~4 K& m
7-2准备word2vec输入数据
1 S; |" h) O, o7-3使用gensim构建word28 [+ y" L6 ?& g
7-4tfidf原理
! q: w% p( V7 T; |7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 u+ P, H* j3 R6 i3 k
7-6GAN网络结构定义
3 u5 H$ m i1 O6 K; q5 z7-7 Gan迭代生成
; T' A B( k) K! }; G7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 ^9 V$ c+ X5 e' A# C! h/ H7-9DCGAN网络细节
$ [# i+ M: c5 _2 h! d/ E' K2 Y8-1 RNN网络架构( n' K. X5 c" h- U6 `3 |
8-2LSTM网络架构6 Z; H1 M7 ~2 T$ K' T; c
8-3案例：使用LSTM进行情
$ W, }- P% K1 j' r% h8-4情感数据集处理
0 Q8 W; a) g( \ {8 S1 a8-5基于word2vec的LSTM模型
8 x1 [3 @2 U1 i* R! i8-6趣味网络串讲（数据代
6 Q* ]( y V O: ^8 v) R/ I8-7课后讨论版# _* ~0 r% X1 Z$ Z0 r% g6 t/ r
: {, p j! k/ H
+ b0 U9 y2 d. W6 Z. a0 C〖下载地址〗' R( w; ^* l. \, d7 M
3 y6 K- b* w( ~, a @( `& B〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
, V1 m0 b1 y" w# ]$ t8 p) 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.html8 ^, {4 e- N# J W7 I
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