6 ^5 t' I4 n! p
/ x$ n: r; i& d! F〖课程介绍〗
0 W2 }1 J9 ~" _/ G& }此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
5 {9 ^& N- X* f' w' J3 R9 C% P" l. E9 e- j' P
〖课程目录〗
( x. @- v( p# i" ~5 u0 X1-1课程概述与环境配置; ~4 q; @/ C& a3 N& d9 k+ J7 {! I" n
1-2深度学习与人工智能概述7 E+ W2 s0 \( [5 V
1-3机器学习常规套路
8 }; C( o6 \1 c- R1-4K近邻与交叉验证! u' ~% a% M2 _: j
1-5得分函数
9 X2 G, R7 G- a+ O2 J1 S9 A1-6损失函数
+ S4 n. |/ x% Z' W" f1-7softmax分类器
! o5 s- @- Z( J% J5 H# r1-8课后讨论与答疑
* J, W! _! Q8 C1 C2-1梯度下降原理-
' ?1 c y* P* [& @( t2-2学习率的作用-: s p- k* A' E- h3 n, f# o( w+ f
2-3反向传播-
# D* b* {0 A' V( L/ f/ A' {7 B2-4神经网络基础架构-% T* R) a" ~6 P+ ]. G4 {- S
2-5神经网络实例演示-
* D1 \0 W9 v4 w0 L2-6正则化与激活函数
7 e( B& H; O5 z2-7drop-out
2 L, [# [5 }8 H3 _2 F* |- t3 N2-8课后讨论! C& |# m# H/ _! j9 O8 w( r
3-1tensorflow安装* k, Y* q0 Q _( I1 @0 U
3-2tensorflow基本套路4 ?! n+ Z9 I1 x- D1 l
3-3tensorflow常用操作
0 J9 B* o, e8 K9 ` Y3 R/ w2 w3-4tensorflow实现线性回归+ K( p' s4 U Z0 b7 v( g# h2 g
3-5tensorflow实现手写字体 s v( U" N6 K/ Q1 I
3-6参数初始化3 p/ B! P$ P# }$ q. a0 ]7 G
3-7迭代完成训练9 J2 i* q0 C/ L' I( M5 m
3-8课后讨论
* F% |# a, x3 o: z7 ?" @/ e. g! b4-1卷积体征提取# N: p0 a5 ~6 o J" m$ T8 K3 Z
4-2卷积计算流程6 n, G7 a' d7 |( u
4-3卷积层计算参数' y1 E& h3 C: E
4-4池化层操作
( b1 J, t7 t# f- s/ b/ v! p' V3 q4-5卷积网络整体架构: ]+ g6 X: [ _9 `* P( C
4-6经典网络架构7 b Y0 g1 p2 i# Y0 q8 E( \
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）6 r& S: s( S$ ]2 E; Y5 N
5-2使用CNN训练mnist数
" [3 X. X* G* |# t2 G" w5-3卷积与池化操作) U' z8 K! u% c7 d
5-4定义卷积网络计算流程! Y O. Z% P) j+ Y
5-5完成迭代训练7 h" q d/ F' \; F4 l) `/ P5 S
5-6验证码识别概述8 T h. p1 ^/ H) C% A. F. w
5-7验证码识别流程- L" M0 w* D9 w r9 V" X) S
6-1自然语言处理与深度学# J( @1 d- V0 y& {
6-2语言模型
: N: a" b7 N3 Z( e' v' y6-3神经网络模型$ l5 A/ M$ k/ b: {, b3 i" J0 g& d
6-4CBOW模型
( T3 q* Z* d' o6-5参数更新
8 Y" F& E6 Y( K5 A6-6负采样模型
. R# [ e/ Q: k1 M" f* b6 ]6-7案例：影评情感分类(数据- ` e( f1 `' L% h& X% s% l" T8 n
7-1基于词袋模型训练分类器
/ B+ u; N; d+ h! W3 d* j7-2准备word2vec输入数据" I, h% n9 S L% a
7-3使用gensim构建word27 @( F3 F: |) [9 z' I5 \
7-4tfidf原理
- H1 ^) J7 I8 D j1 t2 L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! p# |6 w9 y' X4 Q7 {8 F6 h7-6GAN网络结构定义% ?0 ~' K' s5 D" I: o
7-7 Gan迭代生成
( z V0 M) x! c/ s+ o4 z0 A' ]7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 X3 Q2 l+ M0 g2 `1 j9 J: R* s7 d
7-9DCGAN网络细节
, ^4 U& c4 o b2 M! b* i8-1 RNN网络架构# r% \$ p+ n1 K: q
8-2LSTM网络架构" y/ z3 j5 C+ A2 H
8-3案例：使用LSTM进行情0 L& |2 n9 u- u. E
8-4情感数据集处理
/ T1 }1 e. O6 ?% Y9 u7 \4 z7 F$ ?8-5基于word2vec的LSTM模型
; V3 Y3 Q) T) o2 w) O V8-6趣味网络串讲（数据代; f6 z2 s+ h* E% _5 A
8-7课后讨论版! O+ n+ C7 @* [1 S7 G
" c2 c; I1 F: U' w% i; S% R
; m( ? K4 S( v0 T/ ^9 n
〖下载地址〗
. N; H) {+ K) n4 C U$ X5 \) z
$ `2 V! [" L. J6 c4 d〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
5 A& V0 n8 ~/ D1 i6 U& e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
- q! f. _# p% m! x5 h* E
|
|
[复制链接]
