8 l: x, X/ S! b! K
5 L. L2 P, }1 v- V〖课程介绍〗
7 E: O/ `7 g: r; b8 V8 T1 M此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战4 Y5 ?* t @9 P, g* E
, T2 L& J) D2 t〖课程目录〗" z# j: r1 R J$ s7 r
1-1课程概述与环境配置5 i& m, r( {* O- o8 V5 p
1-2深度学习与人工智能概述( U7 k3 |, R: s( U4 Y; p$ m, N
1-3机器学习常规套路
i8 p1 Z& k6 P# J0 r1-4K近邻与交叉验证
: Y: x' Q. T8 t% ~. m) Z; t1-5得分函数
) X( o4 C# x V8 u/ }" U9 D8 u' ~1-6损失函数2 m- V a5 |. ~9 z
1-7softmax分类器+ T* j. ?" h! ^2 N
1-8课后讨论与答疑
3 E& Y3 Y. `; F; I2-1梯度下降原理-
: e) c8 v; n" V+ I! h2-2学习率的作用-: J# O: J8 c4 _* L' b4 }/ V
2-3反向传播-
$ h. y y) @( X( r6 m: l2-4神经网络基础架构-4 y" l3 |# o- }
2-5神经网络实例演示-
, N: j- x# M3 [+ i* P5 \) `2-6正则化与激活函数
0 |* _5 j1 C. g2-7drop-out
% L5 C' s U( G0 y2-8课后讨论
. Z8 `) F3 }% d4 I! ~8 x; f+ c3-1tensorflow安装
- Z8 e/ A% P# A' |3-2tensorflow基本套路
* R& w3 M2 h* ^. C7 Z3-3tensorflow常用操作
; |( k& z; X( e6 [7 V# y6 `& f3-4tensorflow实现线性回归
$ v& E8 n" R [3-5tensorflow实现手写字体
& W! ~7 s& A3 I# m% Y4 {8 T3-6参数初始化
, `+ m% {4 s( T4 N8 [, ^% G+ `/ p" o3-7迭代完成训练$ H/ V [2 `- Q7 ]
3-8课后讨论9 U6 U2 F* W0 f, {" T1 L( D
4-1卷积体征提取9 r! o( q2 ?' C8 ^
4-2卷积计算流程0 f- y3 J0 s% v. U5 n1 v
4-3卷积层计算参数
& @$ A7 z0 h3 k4-4池化层操作6 I7 v5 I# |3 u0 B( q9 K
4-5卷积网络整体架构3 z! p5 f4 c3 s: f9 r' }0 S# T
4-6经典网络架构8 R K# j4 n- |+ S1 D# I% U
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）6 E& C2 p: B$ p; Q
5-2使用CNN训练mnist数2 O- `+ ]6 U4 z: X9 `
5-3卷积与池化操作
, X/ U' I3 k3 g0 A k! l1 t( \ K! z5-4定义卷积网络计算流程
% u. T9 c& y4 \; b, g2 \5-5完成迭代训练
/ {. P7 y3 ^" J7 v/ q+ @5-6验证码识别概述
9 f5 d' D; D# B7 Y5-7验证码识别流程5 L0 C9 m' u3 q; X; U
6-1自然语言处理与深度学
5 ~5 ]3 H% ~6 W! i1 i6-2语言模型
" Q+ d7 C4 F; |1 o7 y6-3神经网络模型
, C2 F5 q u' e R# J+ b, b+ ?. d6-4CBOW模型 ^3 ~' E+ u# @0 |
6-5参数更新% E/ B& ~3 x5 W
6-6负采样模型+ S/ b7 Y. A4 D3 q* n' o
6-7案例：影评情感分类(数据
: l, l$ y" u& p) t" [7-1基于词袋模型训练分类器' ~* t% [* N6 H$ q# N( W
7-2准备word2vec输入数据) z3 s% {- X; t- u1 B0 [- L5 H
7-3使用gensim构建word25 E3 \3 J! }9 z
7-4tfidf原理' S+ F5 p0 a3 y9 O( y+ ~) H8 X
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 E" r) \* [7 |; |9 B% \7-6GAN网络结构定义( m$ a4 i, a6 _; U$ M( ^5 S
7-7 Gan迭代生成
6 R2 I- c( P) Y5 C8 T7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 f3 m* _, i' L: K! ^
7-9DCGAN网络细节
% }6 A6 Y/ T9 |; [/ t5 o8-1 RNN网络架构
( m) B C. O( m% u! _ E8-2LSTM网络架构5 p8 x0 ~% P, |- z
8-3案例：使用LSTM进行情+ W$ m* A7 X: d: `' T
8-4情感数据集处理
' g2 Z. q0 H, u8 k9 E8-5基于word2vec的LSTM模型5 _( W/ m+ d$ P# F) D
8-6趣味网络串讲（数据代
& n7 M0 `& E0 D& e1 m8-7课后讨论版$ w; E4 ?& J1 h: [
% m( T: J5 q& m, M0 O9 Q# y: t* a4 j4 b) S! s0 w9 K
〖下载地址〗7 l4 J+ x* t& ?& [% d' j
& I- c) e) t2 u/ ~" ?) S
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗0 t: ^/ V9 n% V, Q2 E$ C- c
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
1 |( N- R9 K: j8 Z& a. i
|
|
[复制链接]
