0 Y# e/ u# v( F! |5 X* o5 b3 d6 w
* e1 l( C7 N4 H1 R( n( D〖课程介绍〗$ F X1 d4 f4 X* c# h) x1 [
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( t2 L8 |+ d3 d( _* Z
1 @* `2 N% w/ y6 L& }% P* g% k- p1 O〖课程目录〗
2 U2 \! x5 A9 O' ]8 K1-1课程概述与环境配置% q: A, z* ?6 Z" H
1-2深度学习与人工智能概述
, Z1 D1 H2 C! W7 ^/ O4 v1 u1-3机器学习常规套路4 \' Y* c- }9 c' L+ d$ Y
1-4K近邻与交叉验证
; D0 k6 [- |( z( _9 ]1-5得分函数
* S6 l* B& v% J; v) {- |; |1-6损失函数& l5 B8 S# M3 u; R1 ^5 V5 N: O
1-7softmax分类器
0 P9 l M- C2 F5 s3 X5 M5 x* ~1-8课后讨论与答疑
: k0 f$ J) t0 |0 N1 ~3 r( l2 @9 E2-1梯度下降原理-
+ i6 b) C3 s% ?) C' D h% j, }2-2学习率的作用-0 l7 ]; H5 O2 r+ o/ x6 H) j
2-3反向传播-
/ ^( J: D/ T7 L; P: B+ ]5 h& p2-4神经网络基础架构-0 N4 c1 k* N" G+ t( I" Z
2-5神经网络实例演示-6 F3 l( E3 M/ o* N" z$ M
2-6正则化与激活函数
/ L' q, p: a# S6 r/ f: {2-7drop-out
) M# q4 q1 b9 l1 g" Z2 {2-8课后讨论- Q$ E9 Y; j o) x0 X; b$ N
3-1tensorflow安装
4 H3 B1 s. E6 p/ s3-2tensorflow基本套路7 J2 ^7 s/ R% V
3-3tensorflow常用操作' F7 s: B- o' z5 S) m* T
3-4tensorflow实现线性回归9 T4 g4 u; j2 f* Z/ T$ `
3-5tensorflow实现手写字体
. C1 ~5 R8 [: q% i& d; F6 d/ d3-6参数初始化
: \1 Z# O, S% _6 @) R3-7迭代完成训练0 d* z. X. J7 ?
3-8课后讨论6 ]5 O/ l ?# Y7 W! w# b
4-1卷积体征提取
- P. q/ H4 t* B/ W7 l2 }! x4 X6 H4-2卷积计算流程
0 F0 p D$ [- \* M; N* H+ I5 r6 Z4-3卷积层计算参数
+ S8 q. a0 ^ b! j4-4池化层操作- Q/ C# D6 K; R8 @& A- V
4-5卷积网络整体架构
9 h4 S; U( D& j3 h2 R4-6经典网络架构, ~% u* a7 q9 z/ F) A" X/ M# ?
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 F: a6 q+ i- h3 l8 _4 f5-2使用CNN训练mnist数
( _$ h2 Z3 U! j' j. l$ K5-3卷积与池化操作
7 I1 d& J& g0 t5-4定义卷积网络计算流程
7 E* q4 g" ~+ z: ^1 C5-5完成迭代训练, R7 A; c1 D4 q4 t5 A% u0 }& s
5-6验证码识别概述, c; M) H ^* b4 D% S
5-7验证码识别流程; C/ Y! }: o# y- i) ], W3 h
6-1自然语言处理与深度学% F# J* n& S. ]3 W8 o4 K
6-2语言模型* {/ v. ]7 y& m* H3 r
6-3神经网络模型1 | m1 o- A6 T6 k4 n& P) i
6-4CBOW模型1 b8 L5 \! }$ f+ ]$ f) |
6-5参数更新" E% q% M" N$ |7 b. ~3 `* x" X
6-6负采样模型
$ t8 h0 x8 w+ l9 t/ d) c+ @: }" {6-7案例：影评情感分类(数据1 @5 v/ _! Q/ W# E
7-1基于词袋模型训练分类器
. t/ Z. s4 M9 d9 Y L$ I7-2准备word2vec输入数据5 q3 M& b! @. G0 F+ n( G$ \
7-3使用gensim构建word2
5 f3 r6 @( O* e7-4tfidf原理
4 H8 t+ Z) S( [! T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 `+ a+ j7 p( N, h& J
7-6GAN网络结构定义
, @4 w B: \- x$ W, T! V7-7 Gan迭代生成
, t. B2 `" W$ y8 ?7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! l+ [0 t) a. |5 Z- m
7-9DCGAN网络细节
5 y, |% ~; B w9 f: |$ |8-1 RNN网络架构" l$ }7 a& g6 M/ T6 b# K+ c
8-2LSTM网络架构$ p5 X* v# Q" D" x4 ~# J
8-3案例：使用LSTM进行情
" m0 Q! Z) G$ K! ?3 c8-4情感数据集处理
/ l2 f; g3 T# Y9 v1 S8-5基于word2vec的LSTM模型
3 [# x& }! c; J! n8 {4 k9 G# _; X6 H8-6趣味网络串讲（数据代* O D) J, ^( k% i* ]
8-7课后讨论版
: }. D/ i' @. \1 a1 a
- x1 s t& G+ Z& b" X$ c3 }. {8 J* T1 |5 Z
〖下载地址〗# g$ K" p. u% V- Z% J" w
7 v- N0 Y& I# }, w' D1 V〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
, x) F2 T0 P4 n' H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
/ M, s) u. ^+ I( }8 K
|
|
[复制链接]
