9 G/ y6 W7 Q1 e, q3 Q! _
+ v/ l2 t/ m7 l& A7 b〖课程介绍〗
" A# t& l9 g! R+ c3 Z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 }9 o! S3 G" W9 K0 \
4 f% z8 L6 _% O: A1 @ i/ N! H1 E
〖课程目录〗: d; g" M6 ?, \9 k3 A
1-1课程概述与环境配置
. r9 }' `, T8 n6 o" o# ~1-2深度学习与人工智能概述, j/ t4 X: o2 K2 J5 u& O) J
1-3机器学习常规套路1 v \$ v3 X$ H; E% W/ H4 s
1-4K近邻与交叉验证
& g; \* b5 Y9 o1-5得分函数
6 K! C& o' h6 I: z1-6损失函数 g& E3 T$ u6 M1 h
1-7softmax分类器, E4 }! A9 N$ Q0 ~+ d$ J) G0 h/ _
1-8课后讨论与答疑 s; a, S- r' S+ |. A
2-1梯度下降原理-
* [% @, f& |7 u$ K4 }8 j2-2学习率的作用-8 d2 m. Y# J! F* v" F5 q5 Q
2-3反向传播-
' g7 L# {7 C V2-4神经网络基础架构-
8 X7 Y5 F6 G; Y2-5神经网络实例演示-
3 m- g- X. a3 ^0 F7 m2-6正则化与激活函数( h0 r A5 G9 g3 F+ x G, y
2-7drop-out
/ \% |6 i9 r8 W! P2-8课后讨论6 W# a L( r, K. C& ]1 x& y u
3-1tensorflow安装
0 @, A) X! v! B3-2tensorflow基本套路) ^9 j! y0 Z, a% @# x/ m7 m- _; V
3-3tensorflow常用操作" c% o5 U2 X& N. m( ?
3-4tensorflow实现线性回归/ V7 z/ A8 j3 e( e
3-5tensorflow实现手写字体 D3 @" l9 p4 A6 F, b
3-6参数初始化0 `$ L q! c% `7 n
3-7迭代完成训练
/ n9 g+ O% P8 {/ h3 e# [3-8课后讨论9 t" A/ ^/ z, F. ?/ F" K9 k P
4-1卷积体征提取/ Y8 o8 @5 ~! a0 v9 X
4-2卷积计算流程, R% }: m- y2 y- N" H5 d# A
4-3卷积层计算参数: b+ v7 v' X- C5 T
4-4池化层操作
. s& l/ f( K- }/ Y1 w z* a8 T4-5卷积网络整体架构# ~8 c1 S( J+ i& o1 c
4-6经典网络架构
) d5 s5 }$ O3 g1 w- D5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- T, v) ~ @- X' m2 A
5-2使用CNN训练mnist数
|$ [$ a" k! |2 _+ _) v5-3卷积与池化操作4 S, I. w1 B2 j. J% U
5-4定义卷积网络计算流程
" r1 y% W: {. E' C. ]5-5完成迭代训练
& ]5 v! E% R( l$ {( [- |% G* v5-6验证码识别概述7 f, v3 L, J7 W, `& b) l
5-7验证码识别流程9 [! a8 v5 g: `/ H$ u
6-1自然语言处理与深度学9 s8 D% g3 O& x% A( N# o( _ X; z; i" o
6-2语言模型
' S. r8 T, ]/ y) K7 V3 P! l+ {; }6-3神经网络模型. u% K# T8 z: m9 K1 Y+ H5 e
6-4CBOW模型
! B# F' x m1 K, E- u1 Y- i* ^6-5参数更新' \6 A; e" U' k4 K+ e2 F/ w
6-6负采样模型7 W% |4 g O; Q
6-7案例：影评情感分类(数据
3 E' U% @* ?3 \3 R7-1基于词袋模型训练分类器
2 | a D, y# H4 F3 }+ U7-2准备word2vec输入数据
1 b, W5 s8 t% I2 x7-3使用gensim构建word2
# ?$ y, o: l0 K2 l. b, }7-4tfidf原理: n8 J4 b* O6 v! V/ H
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); ^) C9 _6 ]9 a7 f! V% r5 z
7-6GAN网络结构定义
+ V; `: z. u" S0 T9 R7-7 Gan迭代生成! H& Z% f+ {$ j5 w4 C
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）: B5 k" S F& K1 W
7-9DCGAN网络细节+ S+ c' j- i1 {$ f
8-1 RNN网络架构
9 \; V3 U0 }6 `8 ~8-2LSTM网络架构
- x2 h4 q+ L6 M; _' o) M" Q. p3 E! @' t8-3案例：使用LSTM进行情
, o! k( [; q! Q3 ~/ D& A8-4情感数据集处理
$ N0 G2 Q: Z% ]8-5基于word2vec的LSTM模型- w$ A. M8 | r3 w
8-6趣味网络串讲（数据代
8 V0 d. s9 @+ f w& J# A- ]9 ?8-7课后讨论版
% B& N% ^. a. a4 U$ {6 I* }. J2 Z; Y7 p4 r* v, _" s
+ w8 n2 Z Z* F5 D& [
〖下载地址〗% `$ A3 O% K. p7 k
) P6 `7 A- @$ R- x5 }5 O7 k+ s. A〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 {" ]6 `- I; ?3 h. x) `
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
( v8 l$ M0 @# l: x
|
|
[复制链接]
