" K9 u3 [: j9 ^- f! T( g) d* P7 ^1 W% x$ S# z3 B% _" Q
〖课程介绍〗( A1 p8 E, O) b8 p
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
" R! Z" T; m$ Z- x9 i) P
) {% f0 w7 U$ @ `6 ?7 x9 ?- p8 V9 z〖课程目录〗
4 p, q! y2 `( e7 t: }1-1课程概述与环境配置
0 q5 I6 r. X" j7 N3 L- F1-2深度学习与人工智能概述 `: C' z% j3 ?. o& d1 k( c
1-3机器学习常规套路
: ]( V" l4 k9 M% V( }2 O1-4K近邻与交叉验证
* b' M/ o6 W: A3 I1-5得分函数
[/ e. f- F+ N5 I8 r& j! T. ^1-6损失函数
5 M& \% G4 V* u7 c1-7softmax分类器
5 W: k$ \: d6 N3 R1-8课后讨论与答疑6 u# h8 |" T6 F2 l) A
2-1梯度下降原理-
6 c1 k5 b0 P$ `1 G% U2-2学习率的作用-
4 U( T0 G7 l" F4 m8 M: J( W2-3反向传播-# F. U; r, u+ z0 h
2-4神经网络基础架构-) X1 Q) {+ Q1 ]- }5 n6 u" o5 F" _
2-5神经网络实例演示-- N# j7 S" E, s8 H
2-6正则化与激活函数
9 \+ x% t9 W& O/ u9 M- D$ Y/ h2-7drop-out
5 g$ q% ~+ a% `" [' V% Y+ G5 ?3 }7 w* M! ?2-8课后讨论
0 m& Z. P, v( Q( n1 j) ~$ T9 P3-1tensorflow安装
H- w& F) Q' r+ `3-2tensorflow基本套路
/ S C4 q+ a2 E$ q5 [: x3-3tensorflow常用操作1 X8 ~* L# N, K. v
3-4tensorflow实现线性回归0 M% U6 E' q1 |& K8 A$ W# E: {9 Y
3-5tensorflow实现手写字体# V7 X. E) I" g1 H
3-6参数初始化$ q. [/ i. |1 W E: ?
3-7迭代完成训练
+ @0 A4 E0 c l) z& l) @3-8课后讨论
I6 o3 Y0 m+ Y$ R" I4-1卷积体征提取0 A7 E9 W i* M+ ~8 m9 G7 C
4-2卷积计算流程$ Z3 V3 W# V6 `. F, a; I
4-3卷积层计算参数" B+ q/ ?2 `# d: I
4-4池化层操作
( L' X3 U2 o0 p5 e4-5卷积网络整体架构9 }+ H: W& m) F' N6 H z
4-6经典网络架构
2 A% G( y1 {/ r& ~8 ^+ D& o5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）3 D y; q1 D7 u0 Z& \, Y
5-2使用CNN训练mnist数
% G7 O, r' M4 H9 } K) K5-3卷积与池化操作
2 Y1 n: j' W* n0 l* |5-4定义卷积网络计算流程
' ^3 w ^1 l( y" d$ r: l( J5 x7 a5-5完成迭代训练
/ G# A/ C. b% b5-6验证码识别概述: c! W1 C: g: n, r( x
5-7验证码识别流程
4 D5 g+ [* W2 J2 c$ @6-1自然语言处理与深度学7 h5 B9 S" e% Q
6-2语言模型
" V3 x) ^. f; L! q! G. I6-3神经网络模型
' F' S! _( p- m I& Z6-4CBOW模型
5 y' k) S* {* b5 H4 T3 K, c6-5参数更新' I3 t& W7 K4 a6 p
6-6负采样模型
: m3 j( ?* p) \6-7案例：影评情感分类(数据 ]8 j% b# n0 q) t: A8 F
7-1基于词袋模型训练分类器& V! K/ W* Z- i/ T# Y
7-2准备word2vec输入数据
5 l. g0 f& }, Z7-3使用gensim构建word2
* Q! e! u O5 S7-4tfidf原理
$ L) Z% k' j; [8 R- @( w) {7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! i) R. B9 f7 q& A0 U, n6 f7-6GAN网络结构定义
* `0 @ a6 p$ U8 V7-7 Gan迭代生成) Q9 G x" P9 X( v, j6 r! H& M
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
Z Z( m8 a+ ^0 t! i+ ^( x+ ^7-9DCGAN网络细节
# X4 M, B- q: P. V' \, }8-1 RNN网络架构
# `! S' o, J2 c/ U& [" H8-2LSTM网络架构4 g, w) c0 [6 U1 v* L8 f9 w
8-3案例：使用LSTM进行情2 c4 x3 U3 ^. w h3 t, V
8-4情感数据集处理% r9 @. _2 N, n$ D6 z
8-5基于word2vec的LSTM模型
1 F$ a) o4 @7 x9 N: O$ R8-6趣味网络串讲（数据代0 {( P1 c4 h z+ d; m' ~* [8 S; U
8-7课后讨论版" h. e. V: O; G0 R6 s
& F+ B. V6 {) b, u' c
1 a8 f% S. d/ k) R' Y/ t0 j" l* [1 e; \
〖下载地址〗+ V# V6 s4 w8 Q
! q+ j* m4 \3 y( ^% S! T, G1 p8 ]〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗5 _$ V7 f/ f( K; j
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) n1 A5 D7 e* h, ~1 k$ F: N! ?2 U
|
|
[复制链接]
