1 }7 G M. A4 \. V) b) u
2 v; l, @; ]- y
〖课程介绍〗
# c- c5 G! L5 _ n+ r# ~+ n% 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9 s% |, V7 z, ?7 w6 s) f) X5 z- }
; S$ A S! Y: ^% ]〖课程目录〗* `% g2 r5 m( q* L, o/ O8 ]
1-1课程概述与环境配置
, I5 ~8 s7 x' O5 i# N v1-2深度学习与人工智能概述& P4 T, s: J* q& I+ ]- n) o3 \9 d
1-3机器学习常规套路) \5 ~' k0 u' E; K0 C- b" o
1-4K近邻与交叉验证
% y2 }: f$ d0 ~/ D! i" S$ w1-5得分函数
7 E* O. c+ b( @/ }1-6损失函数6 t5 a9 N. f5 V: G
1-7softmax分类器
! D+ V1 m9 a' z! M0 t1-8课后讨论与答疑1 u ?2 o1 n7 U% ]
2-1梯度下降原理-8 f: x$ S4 Z9 ~6 _( a2 K
2-2学习率的作用-
* b5 M; J$ E/ g, b# c- I8 {* E2-3反向传播-
% A. }, V( A5 c0 H8 T) W" `; \- u$ [2-4神经网络基础架构-2 J9 A F% z4 s
2-5神经网络实例演示-
, Q( a# {2 [0 U, Q. p2-6正则化与激活函数( _4 H+ ?3 k. U' J: n5 p5 h
2-7drop-out
( h7 E- a% h$ H7 m9 {2-8课后讨论8 o9 i: {. w, k: d; l, m
3-1tensorflow安装
0 Y( n: Z+ j7 a( ^% K! h3-2tensorflow基本套路
, h$ k9 B" S* V3-3tensorflow常用操作
/ s) N* F2 R$ }5 b2 @5 m3-4tensorflow实现线性回归
. V: U' u( x, a2 D( z3-5tensorflow实现手写字体
7 t, p6 S8 ?- Y* o3-6参数初始化0 w6 S$ d: N- z9 ~
3-7迭代完成训练
: o8 M! m, a4 ?; R' L+ @( R' K- q3-8课后讨论
8 t6 S2 S3 P+ k& s: s6 i3 X: g1 ^4-1卷积体征提取
, y! u9 @3 P- U" O- P6 a4-2卷积计算流程8 J# l' c! T2 v- H1 z
4-3卷积层计算参数
6 Z3 v# T0 { j3 V' y. `4-4池化层操作0 H% H2 b) @6 t! m+ |! X0 f
4-5卷积网络整体架构
: T7 Z# G1 J; Y x* b$ ]4-6经典网络架构
; X/ L. F% d3 i ~5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 e( C+ U, w& k- s
5-2使用CNN训练mnist数( ^6 o; p4 Y$ P; i
5-3卷积与池化操作 _. x7 U% i9 J1 b9 s; E; }. u" s
5-4定义卷积网络计算流程' N! d Q2 h+ @& j1 }! Y
5-5完成迭代训练0 u$ A4 s$ U7 S2 {4 o, l
5-6验证码识别概述
! h/ D+ Q7 @- i9 a) q4 {5-7验证码识别流程0 o& P- m3 x* u- V
6-1自然语言处理与深度学( F' I4 }6 b6 R1 C, @: v5 ~
6-2语言模型3 K. S9 r5 `! G: M
6-3神经网络模型
4 y& V0 s! L2 h+ {: p E" @: ^+ ~6-4CBOW模型3 h+ I; d2 S6 G ?2 `4 Q
6-5参数更新
2 i6 ?: H5 R! _2 ^: G+ D6-6负采样模型
7 _3 M; ]) Z* j" c; l% }7 t& P6-7案例：影评情感分类(数据
" d6 j, ^0 I* A# G, G* ?; x7-1基于词袋模型训练分类器
& ?0 C; j- l' y% d/ D8 `- [) Z7-2准备word2vec输入数据
4 U2 l ]/ Q8 b+ }9 v7-3使用gensim构建word2. f# I% ?( X" B1 o3 B) u7 N
7-4tfidf原理7 `. |0 n1 ~7 L4 ?) F3 a* [
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* e# A( J m/ @3 l1 n
7-6GAN网络结构定义9 i1 z& ^1 }6 {/ k8 L2 O0 [
7-7 Gan迭代生成
+ R$ s# K" g# A+ E! {7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* E1 f; K# Z1 p# }6 b: U( `0 L
7-9DCGAN网络细节
3 z) u; w0 h8 X6 e8-1 RNN网络架构3 R$ r% F' R# E% M
8-2LSTM网络架构* D/ d# G3 ]6 Q) \' |8 ?: L; E
8-3案例：使用LSTM进行情' e# V$ f+ c/ z" h+ b
8-4情感数据集处理
8 ]- ~+ h! f7 {2 [9 }8-5基于word2vec的LSTM模型
8 [9 d8 M* b1 e* p* h8-6趣味网络串讲（数据代
. M3 Z+ o% Q# m- {8-7课后讨论版; a1 U2 O3 D$ X5 |# g
' d9 ]7 h6 f$ Y+ [( x% l; r" C! q9 A5 Q( |0 r( n+ e
〖下载地址〗* [6 G+ Z) t- L6 _1 Y0 y
3 o3 j Z& p! d〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 q5 h1 y* b0 }3 a8 n% 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
! \$ Q) k$ p+ w0 ]
|
|
[复制链接]
