" Y' Q6 X6 q' }4 D$ j$ P# v
- s. z% N& N2 R! N& s〖课程介绍〗
. z3 H6 J+ n/ ~$ u) T! S4 s此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 r0 q# X$ J# ^
& h1 s5 r8 ^/ x, ^& c! d9 t. Q〖课程目录〗3 F, V: A8 b, e. r9 o! ^
1-1课程概述与环境配置
- i# w& C; t) ~$ p1-2深度学习与人工智能概述8 f% o" N4 f0 Y
1-3机器学习常规套路8 A$ h; r: t3 k* S& x$ }
1-4K近邻与交叉验证
; i0 p# Z8 |" X# a1-5得分函数5 |6 J7 [( | x I
1-6损失函数
' |' R) T" I2 @3 @+ n% W1-7softmax分类器! r7 m$ J5 {; u3 f& J% A2 D, q( ?) F
1-8课后讨论与答疑
( A- j1 R2 _0 ?: S6 m2-1梯度下降原理- F3 |2 w3 I- q- Y- e! _; L
2-2学习率的作用-. @2 }* h3 W# @( y
2-3反向传播-/ _3 R' D( f: Q3 a) b
2-4神经网络基础架构-0 r8 W. ]+ v- e: m; i
2-5神经网络实例演示-
' L E J! S1 a9 E! J; n2-6正则化与激活函数5 ~3 H& c- V+ x y: m
2-7drop-out4 n3 C4 s0 N$ b
2-8课后讨论4 w( B" X9 S! W# F( M0 h4 U; t
3-1tensorflow安装
( v9 [# {8 _; t4 j0 Y6 [' }, H3-2tensorflow基本套路
) A' R5 W* k7 D5 m, {3-3tensorflow常用操作
" l2 C. K3 _$ ~3-4tensorflow实现线性回归1 `; l$ R; w6 V& A+ d
3-5tensorflow实现手写字体
1 s% ~. D. J+ x9 }/ i4 c" o3-6参数初始化
% t2 w0 |" t1 I' C3-7迭代完成训练
2 p C: f' r$ F6 k8 _5 Y3-8课后讨论
% s9 P' z: e9 [# J4-1卷积体征提取
* T+ \- ?8 z# @ u4-2卷积计算流程
7 o7 [0 H, D9 Q" e: o* d4-3卷积层计算参数
. m) H) a6 D% l3 h4-4池化层操作% w- @ C$ a4 T5 S7 X O2 I$ J4 a
4-5卷积网络整体架构
: e: c2 e" D: G( `2 ]4-6经典网络架构3 |! \( C0 E, I: Q- x2 J
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ i) }: `! B) {5-2使用CNN训练mnist数2 m$ Y- i) X6 l8 _3 ]
5-3卷积与池化操作
: K2 m" y2 C; A6 A5-4定义卷积网络计算流程
. f4 {( r h! [1 ]5-5完成迭代训练4 z# a0 c, v6 ^2 G8 y( ?3 v
5-6验证码识别概述" g# r: E# M$ x; N0 y* [
5-7验证码识别流程$ Z7 F2 e, Z' k) Y2 c; G- D- m$ F
6-1自然语言处理与深度学% X. v8 @# {8 a( G i* H, h
6-2语言模型$ X3 _2 W8 M' p; x
6-3神经网络模型4 r& a# z& w8 [* ] L/ J7 Q
6-4CBOW模型
9 u4 w# t& D2 }' k6-5参数更新- d. [7 @0 o5 p9 n2 n6 m7 G
6-6负采样模型+ M3 n' W3 F2 V8 E# v$ s& y, g
6-7案例：影评情感分类(数据
) C* b& u; F% s2 ?* F f7-1基于词袋模型训练分类器
% s: v4 F4 j, [$ j r/ i7-2准备word2vec输入数据6 D5 G# ^/ H/ a- y8 b/ h* g
7-3使用gensim构建word2
/ ~% u: B& g5 n$ ]& p8 |5 ~8 O6 c' `7-4tfidf原理4 G6 q$ T7 h1 u/ Z5 _
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 P! m; }1 u# I7-6GAN网络结构定义
: V# P# e7 x! H, q f. l( @2 O+ [$ |( U7-7 Gan迭代生成
+ |5 `; B. W, F7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 e+ o6 h! G6 c7-9DCGAN网络细节' T+ {! c7 w" A3 T6 u9 M
8-1 RNN网络架构
0 |5 m& w d, y8-2LSTM网络架构 k, D# L# x+ O: f/ }
8-3案例：使用LSTM进行情6 O, J1 H" R: e2 _8 Z$ J1 c7 A" v
8-4情感数据集处理
% C8 |' B( t1 j7 Y8 x# h) f+ q8-5基于word2vec的LSTM模型3 B$ f! A, G& G/ }5 w: o8 s( W
8-6趣味网络串讲（数据代( L% W+ [2 k4 Q# ?
8-7课后讨论版3 p; y0 Z6 E- \! i
/ F# |: g' I# J# \2 Q, {1 N
# ~4 y( W" q; ?% Y# Y〖下载地址〗
! ^# [9 \# ^- i |9 @1 E) u2 v Y+ H, k6 G
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
- t2 j4 L0 h7 L3 v* |! r/ 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.html: s4 T1 p0 O' r' e% D- w6 @
|
|
[复制链接]
