0 `% e; D6 d: b! Y
/ D4 u6 n5 ^" {( m/ ~5 W
〖课程介绍〗
0 P. t7 n2 ^+ v% g9 [: u此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
: M/ U E C( n1 A7 l0 R
- l% T9 B! \4 ~# q. V〖课程目录〗
) V" V* d1 S. N# [$ i% S8 C+ P- |1-1课程概述与环境配置* ?9 [6 }4 s2 B
1-2深度学习与人工智能概述
1 b& r% a$ @! Z& f/ I( Z1 @" `7 F9 b1-3机器学习常规套路4 E# m& \" P h. X h, ^
1-4K近邻与交叉验证: d/ P1 n r% y: @% u3 _; t3 `
1-5得分函数
! ^- j" z1 s8 y& Z+ u# Z1-6损失函数
3 F- |/ M! V1 U$ J4 y1-7softmax分类器7 J" W! F/ t3 _
1-8课后讨论与答疑
) W4 r5 y9 r- A' A# U3 t) ]7 c' S2-1梯度下降原理-. @3 z7 }" o# W' h7 q
2-2学习率的作用-
' o9 e5 R) D) E2 p( `+ n2-3反向传播-0 {/ J/ j3 I* z" u+ d4 k- d
2-4神经网络基础架构-
4 u3 j9 a: H& M" Z; b2-5神经网络实例演示-; w& P( k6 H+ V# u+ r4 M) d6 u# U
2-6正则化与激活函数
) m; \& t$ E& ~* |+ D2-7drop-out" b& S) Y* }5 N9 X
2-8课后讨论
" O* X: u O' ~: O/ M# m3 p3-1tensorflow安装' ^0 {4 r% M6 v' y3 S1 n5 W
3-2tensorflow基本套路
% Z/ |7 m, K! R* g0 v/ ^! |' t3-3tensorflow常用操作
; c" e, M/ h. c3-4tensorflow实现线性回归
4 k/ c! g# a+ M* e6 i6 r E3-5tensorflow实现手写字体
" K$ a7 n& Z2 L- l. c3-6参数初始化
7 I! x1 H! q; |( S `* {3-7迭代完成训练
2 H6 \& ?8 Z% R' [& e2 U3-8课后讨论8 O" N- H4 y9 h0 x0 r+ s/ }- M
4-1卷积体征提取
3 O* ?5 {. Y1 Y+ g3 M! b$ s4-2卷积计算流程: u6 c9 Z, c8 P/ q( X
4-3卷积层计算参数
4 S0 Y) X- c3 ^- i/ R4 ?4-4池化层操作# @6 {4 [' T2 |1 `! u
4-5卷积网络整体架构6 ?) ~3 c1 e' a, m2 F7 r9 H
4-6经典网络架构
; y4 M! x6 I- }5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 x. V! U. `; C4 F8 ^0 d. ?7 u
5-2使用CNN训练mnist数
+ k/ g% n# R2 o! @5 Y& [5-3卷积与池化操作, M) D( K1 w m6 e/ e: u; \4 {8 r
5-4定义卷积网络计算流程4 A. T% f$ ]* ?( ?
5-5完成迭代训练
2 N) e+ j! D+ C; u8 G5-6验证码识别概述4 X) H! N; p. D( j! f( V$ \
5-7验证码识别流程8 U9 M8 p# L# n3 f4 {& i: O+ Y
6-1自然语言处理与深度学
" \3 Z0 ?1 B3 D" O1 |$ T6-2语言模型
% C( }7 I3 y& N: |6-3神经网络模型
, v; ]0 S) H# _+ H: X8 A, b6-4CBOW模型9 i( X$ d. A# I+ I6 L4 o$ w% d$ Q
6-5参数更新1 Y ]7 x% X" H! {
6-6负采样模型, \5 E! \& _; ^8 N0 u
6-7案例：影评情感分类(数据
1 u6 J; E4 ] V( K3 W7-1基于词袋模型训练分类器
8 B6 b4 f, W9 R6 R/ a7-2准备word2vec输入数据
- y" j5 Q" \9 E3 ?2 O6 F1 J/ O& x1 W7-3使用gensim构建word2
7 S7 Z; ]3 \$ A+ Y/ R7-4tfidf原理" p$ U/ f: h; B$ A# v+ u$ H: `- ~
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 f2 r+ k) Y2 @+ O* _1 S% s7-6GAN网络结构定义2 c7 w8 Q6 m5 V; P9 x
7-7 Gan迭代生成% e2 S, r. G' r; P* i3 r" I* f
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 m( q8 Y2 k- }# N0 N
7-9DCGAN网络细节
6 Z" R$ p2 c2 g+ O$ l% u$ I8-1 RNN网络架构
1 A# a$ c6 i& p c+ P% T j# B8-2LSTM网络架构( n* g5 J5 W, U% o, u
8-3案例：使用LSTM进行情
* W: c) _# v. l: @+ m/ k8-4情感数据集处理
/ O: \& l4 C/ f' a8-5基于word2vec的LSTM模型% E8 d: I0 n2 Q C/ K
8-6趣味网络串讲（数据代6 L& E! j W" d4 g
8-7课后讨论版
+ p7 C) |0 ]6 r) E0 w6 u, T, n6 I9 Q$ e. C
1 o! g) B! x" m) l〖下载地址〗9 w4 n) ?6 N6 @$ O7 M
( Z( m* J, |% K/ ^2 y! g' g/ Q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗+ W8 f" ^ W4 m- G# u' V5 ~/ W. R
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
! W) m+ C2 U; Y
|
|
[复制链接]
