4 ]7 f5 x) D* G& Z. ~
% u4 N, r: t. F% {1 D
〖课程介绍〗- t0 P6 k& l' _) Z( ~
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 _4 g) o. j) G2 e9 n
$ q: g% _6 S l3 c; v* k) @* C
〖课程目录〗+ T0 s$ P- n5 J# Y$ u6 L
1-1课程概述与环境配置
( ?! p/ `# q) o5 _+ p& P$ O* }1-2深度学习与人工智能概述7 p! i6 D; e% a; f" S, n! i: N0 s
1-3机器学习常规套路
5 Q! ]$ v8 r6 u. r0 s$ O1-4K近邻与交叉验证
+ i6 ?) j% j) g% n7 R: |6 H1-5得分函数6 L) } w0 O' a: P% ~
1-6损失函数
- D) i0 ^2 V6 O( K/ J1-7softmax分类器2 x9 \$ X, h% [; e/ U
1-8课后讨论与答疑+ d. j$ Z" V) s' w! H3 m
2-1梯度下降原理-
, x R* g6 j' z6 U8 `$ G2-2学习率的作用-# N6 p0 H# A. S, Y% I+ R9 E
2-3反向传播-* } h% M+ ^4 i9 o9 {
2-4神经网络基础架构-' ]8 E% ?; X7 C5 }7 m2 K7 _5 |
2-5神经网络实例演示-
: Z# F* W _3 f2-6正则化与激活函数6 J( |5 U3 o Q
2-7drop-out
0 H7 i+ j# I) [1 P, V2-8课后讨论
1 X! p7 C6 ]& g: E1 D4 X3-1tensorflow安装* R8 P; W0 u0 c1 w# S5 t& A& b
3-2tensorflow基本套路
; v, V6 `9 X2 S! S3-3tensorflow常用操作3 x# i# ~3 y( c/ E) i
3-4tensorflow实现线性回归
! i# N& k4 [5 O: |; V# b7 u3-5tensorflow实现手写字体4 N: ?# Z) f' s3 m A: w
3-6参数初始化
2 a" }! `1 ?7 t* @( ~3-7迭代完成训练
R6 r M) G* Y& @& V q: O. K3-8课后讨论# b& d: @# z e* }2 `% P
4-1卷积体征提取2 B N, }7 t; p6 K4 L3 c5 ^, s3 L
4-2卷积计算流程. F" k& M) V" O; \
4-3卷积层计算参数( \5 u% I! K- J) N& \7 U G
4-4池化层操作
. A7 y/ K J% Z' H" d4-5卷积网络整体架构
8 P# q( D$ j/ f% s4-6经典网络架构
, N8 B. L3 V) f) I" D5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) [" h* U q& i2 Y" j* X; z, M
5-2使用CNN训练mnist数
9 |$ x1 `' T+ h8 R S; l5-3卷积与池化操作
( E! \. n7 j& O" K! o" B! e( \5-4定义卷积网络计算流程
( e q3 H B0 K# a" a. b5-5完成迭代训练
# ^7 l! ] G" v1 T5-6验证码识别概述
- v4 g9 H q! X8 g- M: V5-7验证码识别流程' a' [1 c+ N+ N, o7 t$ U) i2 x
6-1自然语言处理与深度学. A% V1 s% S# P7 b, B) {
6-2语言模型
1 F0 O( a, W- }6 M. Z6-3神经网络模型% [% `+ u) g: Q7 o! n6 y1 c) r
6-4CBOW模型0 i8 ?0 k$ `; W2 A0 S5 @# G! J: A
6-5参数更新
- j6 h5 b1 J2 J8 }6-6负采样模型; F* W( M; S4 b. `
6-7案例：影评情感分类(数据
0 u6 d; Q4 ]* `% i, N7-1基于词袋模型训练分类器
- z) i# e7 D: L1 R7-2准备word2vec输入数据
5 ?5 c# b- h# ]2 D( U% x. f& D# E7-3使用gensim构建word2
9 o+ k: Q# g3 x9 ~/ Y7-4tfidf原理
& ^$ \/ n! r! ?8 o4 p" T. T* z* C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) @2 \* ?& y" Z. O. P0 I5 `4 m
7-6GAN网络结构定义7 W4 U+ H z8 X" O" R
7-7 Gan迭代生成
4 ^! j- t5 _# r3 ]7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） d. B4 P9 E# ^4 ~
7-9DCGAN网络细节
7 [0 y8 U! d5 b* h8-1 RNN网络架构
3 h# y* w! U q, |7 U8-2LSTM网络架构
e9 X4 O) @6 f% D7 z1 v8-3案例：使用LSTM进行情, F8 m9 S) w1 O; D6 u0 c
8-4情感数据集处理# J% e# f- @6 |
8-5基于word2vec的LSTM模型: s# f( K- m0 C! S V2 K( W
8-6趣味网络串讲（数据代
4 e5 | c/ b* }7 a. a2 }: q8-7课后讨论版
- r! c5 ^- B7 `. W' j9 X( p4 a/ U5 _1 i6 z# V
3 F5 n1 }) `% p; } @〖下载地址〗$ P4 A! P7 R! q. t+ I- k. g
6 m3 |+ K0 m( q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 c) Z- y$ X& C( q8 ~- `
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 a* \9 C+ }& S% Q; @1 h# o
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