# d: k, j: P; g- L& |0 F" l& m1 u8 g. A$ a1 y7 A/ A' C
〖课程介绍〗
+ Z. I) o% {# X6 j- H此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, G& x6 Q) ?% J" I9 t; V! a; }3 j
* g) D$ Q" }' Q. L% s9 \- S
〖课程目录〗# F0 m' r0 f; x0 P
1-1课程概述与环境配置, ^5 ?. G) G2 |5 E
1-2深度学习与人工智能概述
/ @( b, U( c' i1-3机器学习常规套路! S4 b9 q7 O/ z6 C8 S
1-4K近邻与交叉验证& F; E( q7 E/ _% v" |) y0 ?. W
1-5得分函数9 F+ l6 \& p3 i* k# f
1-6损失函数. e5 D. R# M: s' O4 V; ~
1-7softmax分类器
% E5 F2 w! ]. Q1-8课后讨论与答疑2 v5 |% r, L: |3 O# c" E4 X1 M
2-1梯度下降原理-
' V% r. v, H t8 t7 _6 P7 B2-2学习率的作用-8 L( \$ ` K/ P9 _. W
2-3反向传播-
$ J6 b& R) t S2-4神经网络基础架构-
. O0 j( Y. P+ Q5 b9 m T2-5神经网络实例演示-! {$ w% ^* g% Y% j# m2 d! n
2-6正则化与激活函数# \; R/ W1 r, c$ i
2-7drop-out
$ u( n' ]# v( v2-8课后讨论
3 Y y% B7 I) E/ x3-1tensorflow安装- F" q5 \. _- P# Z3 T
3-2tensorflow基本套路% v- k' {; Y' t! t8 M$ |! V3 e$ d
3-3tensorflow常用操作9 r( q+ t8 A8 w H- R
3-4tensorflow实现线性回归
1 O* `! ]7 R( L! E& o) Z3-5tensorflow实现手写字体9 }4 P; d" `3 u
3-6参数初始化5 e% W& h/ \/ ?8 d
3-7迭代完成训练/ j* ?# z! p6 R C
3-8课后讨论
# D: i! q h+ J. E4 h8 O/ u0 ]4-1卷积体征提取
: T' V1 {! W% _7 N* _4-2卷积计算流程! A$ e5 N( p; ]9 n5 F# F! V
4-3卷积层计算参数% \% u3 E) t' e9 I
4-4池化层操作9 z; w8 |& U" n5 l4 a& U1 u! n7 j
4-5卷积网络整体架构' V f0 u7 h& B; ] o8 \. x8 d
4-6经典网络架构
& P$ C$ e, d' F9 D* F5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）0 C; Q J6 t2 k$ t
5-2使用CNN训练mnist数" c: @) a& j" F+ M" R8 J/ l
5-3卷积与池化操作
2 U6 v: |9 |9 n5-4定义卷积网络计算流程
, p2 u% m4 c' b7 ?- E5-5完成迭代训练: j/ f. G* K! k! f1 y: N8 m
5-6验证码识别概述2 X5 ~- C b: M8 u& m
5-7验证码识别流程. q$ Z% T5 M0 v1 p
6-1自然语言处理与深度学& E" q9 W* _) u: l) f6 [
6-2语言模型
0 c( H: p" D( S6-3神经网络模型" i! G% e: g; f+ Z
6-4CBOW模型
% e9 A- o4 k' _4 ]6-5参数更新
* U3 m+ Q: U* b) \7 ~+ J6-6负采样模型5 w7 P: R2 S2 b, k0 q
6-7案例：影评情感分类(数据- O7 T* @4 X& ~8 a
7-1基于词袋模型训练分类器
1 u& n3 M( C2 `0 j$ K0 W$ ]7-2准备word2vec输入数据& C; K( h) o+ c$ y' |
7-3使用gensim构建word2
0 ]$ P3 A( }/ w7-4tfidf原理
/ B t( {( V! u! M2 L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( E% a \8 i4 @% H& J8 V7-6GAN网络结构定义7 I: o; P2 i3 l5 y# c+ d+ c
7-7 Gan迭代生成, j8 R: k3 E7 u+ }
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! m8 [+ o. Z' Q6 ~! [# S
7-9DCGAN网络细节
/ j3 l) {% F; w8-1 RNN网络架构
8 w% z0 ?0 k- G$ |1 ?8-2LSTM网络架构& D* c- I$ v8 h# S) o( b3 _
8-3案例：使用LSTM进行情, B6 s, k+ u9 j4 D3 [
8-4情感数据集处理
5 [; q L5 g9 N1 Q5 w8-5基于word2vec的LSTM模型7 r" _! m. Y1 ^: J; [+ @
8-6趣味网络串讲（数据代
& Q) }# O' k* U K: ?8-7课后讨论版
8 y! }6 V+ s$ |1 `: ^: M/ z
- O4 Z" L6 b) J' ~8 y2 t+ B
9 C, z, a6 }, U, J〖下载地址〗; N8 ~- e! t$ \# [/ K
$ U7 G' s2 Q) E
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗# k( Y$ x8 ^( \. ^' Z0 }: p
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
! z( _& c6 l6 I2 Z( E2 Y) G
|
|
[复制链接]
