2 }: w* B$ B# U8 m5 M: G, A# h! z% q7 f5 G% K$ W" r
〖课程介绍〗
, G' W9 Z/ w7 `( b此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* i- k$ x# M' z7 H, n3 K
9 j5 g( [) h! o# @& _; Y〖课程目录〗* m8 ?7 }1 z4 X1 M- D9 v2 k
1-1课程概述与环境配置
) V% k) I0 } _ y6 s. Y8 \8 g1-2深度学习与人工智能概述# i6 g+ A& M" { B# d( g i
1-3机器学习常规套路. V7 G5 I! j, z1 R. U! u
1-4K近邻与交叉验证
/ R8 J" q, l& q" h' r1-5得分函数& e2 e& \/ A0 \$ f2 \+ k' n; g7 \
1-6损失函数8 ~* B6 [/ _% I
1-7softmax分类器
, a2 L2 c/ ^3 R7 b- ]# O6 {1-8课后讨论与答疑; r3 d. B1 ^/ A6 u8 m4 C& C
2-1梯度下降原理-# q0 @6 A9 Z" E; c1 V$ c
2-2学习率的作用-0 [& [: e; E4 X* S W
2-3反向传播-* M& R9 k% {" Y$ B
2-4神经网络基础架构-
% @# {& M( ~0 |5 T2-5神经网络实例演示-) B- a- a2 o$ @ q4 Z) L0 k; s
2-6正则化与激活函数
; C" j8 s1 T% z2-7drop-out
* d' d4 q1 P( k; P1 x2-8课后讨论" V; a% J, X: ^0 f# E
3-1tensorflow安装
# X! I. R% e' w" ?2 a3-2tensorflow基本套路
) `, v# H1 C$ _3 t% r0 M3-3tensorflow常用操作/ A0 W. q4 x9 Y/ W$ P
3-4tensorflow实现线性回归: E$ o1 Y7 r* f- q0 ^5 G- y% R
3-5tensorflow实现手写字体
& ~# j" }3 ~6 z, E, r6 ]3-6参数初始化
8 G3 k+ o2 c s/ k6 ?3-7迭代完成训练5 T$ Q/ b7 L, P5 v" G
3-8课后讨论
0 U2 C6 G' X4 f: d' s4-1卷积体征提取5 J+ `2 P- N! E# M4 [% d! H
4-2卷积计算流程
5 i% Z" }) k0 n/ S# F9 K4-3卷积层计算参数
; n- w V3 T7 x7 j; B4-4池化层操作
0 Q: Z. u0 \/ f# i9 W t4-5卷积网络整体架构$ N, \& Q) m N( D4 l$ u7 K
4-6经典网络架构
$ T! o- ?; I' U5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ X% X) \: `: o; N6 [! N+ S5-2使用CNN训练mnist数
, U# j% I- _9 j- G6 K1 Y! L5-3卷积与池化操作( L: O6 a4 z5 B# j/ l s
5-4定义卷积网络计算流程& h8 e$ @' _( h# a
5-5完成迭代训练( L0 n! f2 k4 P! T {% ]- M
5-6验证码识别概述6 S9 M( [1 Q: \5 S; u5 k$ Q
5-7验证码识别流程; e2 H+ b" ~1 \& T
6-1自然语言处理与深度学+ R( b6 | L) N% Z& ]4 v4 D
6-2语言模型
/ _- S+ Y4 Z4 `) w2 o6-3神经网络模型
3 v- m! r7 J0 u5 b6-4CBOW模型+ A2 P/ @4 {3 F/ s) S( M: P
6-5参数更新
' P( o4 u5 G- `0 [/ E! }6-6负采样模型0 Z! e- \- T0 k& x$ _, x
6-7案例：影评情感分类(数据$ T1 U6 ]( }5 Y1 N2 T5 r
7-1基于词袋模型训练分类器8 a- H# F) P# k
7-2准备word2vec输入数据
. d; r5 m+ n" w9 V5 M9 c7-3使用gensim构建word25 H! \7 a+ D- M* [0 Z' I/ c
7-4tfidf原理
; ^, }& o. U6 ~& u7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ L+ |1 E" J2 a. g6 v1 |
7-6GAN网络结构定义
( ^" d7 r J1 ~( @( W8 p2 w7-7 Gan迭代生成
) E; M0 _# }) t. q7 P! `7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' a8 k$ S5 }8 ]2 S* b, u9 M: T/ W O
7-9DCGAN网络细节
* w- U' `, Z: t+ w7 P: O8-1 RNN网络架构* k, ~% K3 |7 }* ~- o) X/ U+ C; C
8-2LSTM网络架构
) E- p* Q% m; o. j& K8-3案例：使用LSTM进行情
: i5 ]# l3 o+ X' Y t( U) S8-4情感数据集处理6 C4 f* w9 u7 a% I
8-5基于word2vec的LSTM模型0 [$ F5 H4 s2 M# d) r+ z- L
8-6趣味网络串讲（数据代
- \8 e; i9 n' h$ R: A' X2 X9 u/ W8-7课后讨论版
) a' Z+ {: ^$ H3 h% h0 @9 } \3 U1 x* {& s! G- z* m2 M8 P
# N. b' P9 l+ |7 E0 }〖下载地址〗
/ [7 d$ C$ L. {+ W6 o+ V- M/ H
- E' J" \ w0 d' B+ d〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
* A, D O* c2 l# G( 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.html9 Z e) f- l& g+ L2 \ u8 D
|
|
[复制链接]
