7 u' N8 V# Z+ E" E2 D1 P0 I/ c' o# S+ {. {" M1 v. X
〖课程介绍〗7 j; u# ?: ?! g$ J
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 J4 e7 `& g* [6 w2 p
, u% U: `" a) ?1 l* e〖课程目录〗, @- A( F: C( R
1-1课程概述与环境配置" K+ `( C1 a$ `* a3 O4 D4 x
1-2深度学习与人工智能概述+ ~1 E- G( ~: R6 ?) Y
1-3机器学习常规套路. K* O$ s3 f8 m5 M6 J
1-4K近邻与交叉验证
4 ~; E! s& U0 e& }0 m0 S- q1-5得分函数5 B* T1 t7 U( i1 j9 ]: U* Q7 c4 y' w2 T
1-6损失函数
; g' z4 _# ]- n: K' P. S1-7softmax分类器$ }* R6 \. u2 g! h
1-8课后讨论与答疑' y R7 y$ r5 X( u5 f8 q x6 C# x; \
2-1梯度下降原理-5 ~: O! E1 Q1 n3 Q
2-2学习率的作用-
) y8 P- k+ _2 `& g( A$ J* @" X2-3反向传播-* m' A, K: e) C1 M, y
2-4神经网络基础架构-
- ?# n6 g; U3 |+ v# D( P% ]; f$ ~2-5神经网络实例演示-
, C1 K% f, O5 M8 o$ }2-6正则化与激活函数7 M( O. r0 `; o. b' b8 l
2-7drop-out
4 d% D" v9 f, f9 |# c: ~2-8课后讨论5 W* z$ X$ s3 E1 d5 M5 R x+ N* ^
3-1tensorflow安装& @* ~ H0 L* N3 ^. N
3-2tensorflow基本套路
! l! @# w/ }7 P3-3tensorflow常用操作5 f8 s' O6 a- u9 V
3-4tensorflow实现线性回归9 k. N( O( [* l- F8 k0 E6 @* J0 g2 `
3-5tensorflow实现手写字体+ M& |8 J5 [# D. d- e( B3 W
3-6参数初始化% g! M% w7 g# j* c$ c
3-7迭代完成训练
: _, l6 |$ v0 ?' ?) Z3 u3-8课后讨论) d0 @% y6 k, I. e2 `
4-1卷积体征提取( O' n1 l. g- a6 D, {- k
4-2卷积计算流程3 q+ z: F& e. h% y# t
4-3卷积层计算参数
9 T; T) E6 R) K0 e4-4池化层操作 r& |- G# ~& P6 {; V# {
4-5卷积网络整体架构
$ v* J* J2 A& ~ q5 y) G, f4-6经典网络架构
- u, @7 b" ~5 w5 V$ X- d5-1卷积网络复习(验证码数据代码下载--)
) T9 U, c: }( b: m5-2使用CNN训练mnist数
" Y" A; K# E g( A9 H2 o3 I& Z5-3卷积与池化操作5 C P9 O1 Y0 w1 e6 r9 a
5-4定义卷积网络计算流程
. Z. r- {8 w8 G5-5完成迭代训练
5 R9 |& U) Q ?# d' n |. ^5-6验证码识别概述: q) m$ ~% w+ U& c: z$ \+ V+ q6 }' ~
5-7验证码识别流程
* s' L" r. @0 ?- p, w' L6-1自然语言处理与深度学
+ D) r: @$ d8 K% m0 b3 I6-2语言模型, y* `* n1 r: [! [$ t5 f( r, B
6-3神经网络模型
7 P ^( k. R9 R6-4CBOW模型. I2 H7 p) d& H! x6 n v
6-5参数更新, F5 E' `1 }! }1 I
6-6负采样模型
0 Y6 d, b- ?$ I: X6-7案例:影评情感分类(数据
& m, X2 Q( l& o. a) ^8 [ ?7-1基于词袋模型训练分类器
1 V+ @6 I R5 N% I7 j. p- r7-2准备word2vec输入数据4 P7 y& E) e( h9 C# }! n0 t& S
7-3使用gensim构建word2
; c4 A4 E4 w- G6 e3 P7-4tfidf原理( ?; Y( J- [# _4 o! `5 W: K+ C' D
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 c2 z; {! M1 X3 \& T% e2 R: e
7-6GAN网络结构定义
: ?/ ~) X% q" I7 j# M0 i7-7 Gan迭代生成; `4 F! W& {8 v2 n8 f
7-8DCGAN网络特性(DCGAN数据代码下载---). P* [. O8 f) b4 [% O
7-9DCGAN网络细节
$ Q# E9 d( C1 G. i. P8-1 RNN网络架构
8 w( [; g6 V7 o% R8-2LSTM网络架构" s3 m! i. C1 M! z. ]
8-3案例:使用LSTM进行情
* K1 C# W, U0 J4 ]- p8-4情感数据集处理
. c0 e) b1 `, y+ y/ J- c! D8-5基于word2vec的LSTM模型+ Z$ z! D' Y3 F" B
8-6趣味网络串讲(数据代0 s) ?5 C4 Y4 u5 ?' |
8-7课后讨论版1 e @ E. c4 t5 D$ q
4 D1 N, n" @: k
( w( D8 ]+ f0 |: E! @- w) y6 W) }
〖下载地址〗" l( J/ Q6 @$ T; W6 W
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