/ ~2 ^& }0 \: q. M) b
! K4 E3 R4 w; Z1 m- ]4 c* a; X3 D2 ~4 j〖课程介绍〗
& K- k& u6 h9 K0 W此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战1 r! o. a( q1 x1 V( S5 G: U
& z! K9 o* C+ D
〖课程目录〗
8 s) I5 x$ ~% c& ]1-1课程概述与环境配置
9 O/ U0 [+ W$ |+ U- D$ Q/ o1-2深度学习与人工智能概述8 s0 `* |' d# Y" d1 W6 h
1-3机器学习常规套路
8 _1 z/ f- g0 u: \( l3 \1-4K近邻与交叉验证& R2 H Q0 \9 ~3 @+ y
1-5得分函数
2 X8 O! e) h+ V( z4 l' Y1-6损失函数" Y0 B& f/ h0 l
1-7softmax分类器9 e h( u4 x' ^# O9 e3 Q5 \% n4 k
1-8课后讨论与答疑
, B2 v1 Y9 O! _+ d2-1梯度下降原理-, f% e4 q$ q$ ~+ F$ T+ {% P! s2 U6 z
2-2学习率的作用-
& j9 d- k S$ k# X4 L2-3反向传播-# e3 `# @. B* N$ b$ t/ p
2-4神经网络基础架构-6 p w6 h' Z# @ U" |7 [
2-5神经网络实例演示-/ p; Q% x4 o8 Z4 a; f' S0 Y
2-6正则化与激活函数& N9 g/ @5 C7 Y( q
2-7drop-out
; Q' \1 i3 L9 V. v2-8课后讨论3 P; }! J. L* A4 i
3-1tensorflow安装7 O7 T, |8 @# c+ i
3-2tensorflow基本套路2 b* O* u6 ?5 Q7 w1 Y4 M' S2 }
3-3tensorflow常用操作8 C& u D0 Q) p6 h/ I# g; f
3-4tensorflow实现线性回归
) m& S6 z1 d, u3-5tensorflow实现手写字体9 A# [! w/ K5 w& z
3-6参数初始化" d/ `* x. A* Q1 F X8 e) {" v
3-7迭代完成训练
5 F3 D6 L) I, b" h3-8课后讨论
' W1 U3 i2 |: B. ^7 O4-1卷积体征提取% b7 c6 \, d( g' [) Q1 C
4-2卷积计算流程* ?8 K" T6 T' @; S3 p& G
4-3卷积层计算参数5 T, i% _2 A2 x; a5 H7 _7 Q
4-4池化层操作
; _5 z# ]- l# T' ?; m5 t/ Z6 h, V4-5卷积网络整体架构8 J: r5 v" z6 z
4-6经典网络架构" G) y; `9 [- o1 H6 Q; N
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
8 d9 c; x$ L! i7 C/ _* N5-2使用CNN训练mnist数
, F; f6 j1 l2 C& G5-3卷积与池化操作( n% C3 ^9 @1 k' B$ g
5-4定义卷积网络计算流程
7 r; P! n1 X: u* }7 ?5-5完成迭代训练. {# b, _3 e p* a h" p
5-6验证码识别概述
& a% W' O1 i: b5 @5-7验证码识别流程
2 }( Y/ J1 J# C* D2 h6-1自然语言处理与深度学
" \ ^; y4 X: e" X6-2语言模型+ G: ^! _6 n: C- l( K& {; I2 m
6-3神经网络模型' a! [+ c, h% e7 m# m9 ~" |- h; }
6-4CBOW模型6 z4 g' C3 V" G* s
6-5参数更新
/ x$ f: W) w& O# c: e8 B6-6负采样模型6 ]$ e/ O; W, Q" B
6-7案例：影评情感分类(数据
2 a, h& J9 |* Z& O1 H; Q7-1基于词袋模型训练分类器6 N$ i* d# i6 \* p @2 X+ z
7-2准备word2vec输入数据
2 \1 U$ B8 c( \0 e5 ]0 V4 [& H# k7-3使用gensim构建word2
6 w( T* n" c. d: Q$ q2 c. p, U" F7-4tfidf原理+ q3 r' Q- k) E: `
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---): H- _& a! `5 W" C! P0 R3 z
7-6GAN网络结构定义
2 r) n9 T0 d% N8 |7-7 Gan迭代生成
- b4 o/ \( h* o3 {; M7 L) q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* y2 F/ ?- K9 h" R4 @3 q
7-9DCGAN网络细节
~! Q* o6 D8 x# _. s0 f3 k9 c8-1 RNN网络架构
3 z0 t Q: S! K3 @ B8-2LSTM网络架构) `7 x) G Z0 p$ w0 V' T" P5 R
8-3案例：使用LSTM进行情
u9 F( R3 m7 j, H/ g9 J8 \8-4情感数据集处理' w, v+ O) G# e
8-5基于word2vec的LSTM模型
) @8 F) a% a E8 o3 l. I* c8-6趣味网络串讲（数据代
# b+ [9 h0 d- W6 `- H, x6 q8-7课后讨论版7 r/ `. z$ C8 b* E5 L
]1 V' A' Q+ J h7 a2 z
9 T# B0 c% ^, }. g; _/ T, n2 T〖下载地址〗! l6 a3 v/ w3 Y7 @; F0 U( J! v
# {" U; X8 t( A
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗% {& q+ n7 p( p. P0 N- U0 x
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
! H( |/ s& b4 \9 m r0 q
|
|
[复制链接]
