3 K- z3 I6 v w7 Y1 k0 X2 L' t" D& \: R3 O( Z4 Z" @4 Q6 S
〖课程介绍〗9 f; x. i# p- Q7 i* f0 s/ E
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
- H0 c1 w# B$ P6 t$ a r) O L4 z; J! ?/ i) C! T3 d1 }, H0 x
〖课程目录〗
& S6 `8 z( r4 k4 J% A1-1课程概述与环境配置
7 ?) H( ]0 T: ~0 x4 m# |) P1-2深度学习与人工智能概述2 K/ o5 ` \) s p, {& M
1-3机器学习常规套路
: Z6 N8 g* Z+ ~3 j! `3 T! I. Z" E1-4K近邻与交叉验证3 [" k3 \, d7 n4 I9 v. B! j
1-5得分函数8 N# G' {* A3 w* h: _
1-6损失函数, C4 a" P" x( R% {3 c& M; E/ ]
1-7softmax分类器, b; ~$ y* `. ?2 F% V% L' ~+ k
1-8课后讨论与答疑
3 n) ]! V, o) @7 W/ c/ A; X. y2-1梯度下降原理-
+ t! M2 t; {- Y: N5 W' F4 V) N+ d2-2学习率的作用-" T. U: M6 A; l! a
2-3反向传播-0 f' Z/ i& ^% e" u' A# `$ X
2-4神经网络基础架构-! q' c( y% I( ?& E
2-5神经网络实例演示-# |. U$ K! n. V, D# V. i5 ^( h& q
2-6正则化与激活函数! n$ r1 t- U* |' a3 c
2-7drop-out
& A3 Q& T# O( z* d& C5 E2-8课后讨论5 |; U% j3 `+ o4 R# S$ Q
3-1tensorflow安装
n6 F. J# k$ m2 h5 M$ K( h2 l0 F: X3-2tensorflow基本套路
2 D( c, Q$ U$ W0 @3-3tensorflow常用操作/ c3 s/ d9 P' Z4 M8 K
3-4tensorflow实现线性回归
6 n0 X/ I% ^* P: o* K+ U) l! o3-5tensorflow实现手写字体
% ?0 v) Z. W! G& G; P8 r# ^1 z3-6参数初始化1 D! n4 } t/ [1 `# j' z
3-7迭代完成训练1 r0 e6 l3 L3 z. f' ?+ S( h
3-8课后讨论
1 M* y( M. C- N9 O1 |# X) E4-1卷积体征提取
) O9 ~# K a; A4-2卷积计算流程9 o( x& [2 d: v. d) \
4-3卷积层计算参数
% u# i4 q: {* j5 w& g4-4池化层操作 f& |% h, o' W" m: n; j
4-5卷积网络整体架构
- O0 K0 j/ d5 X4-6经典网络架构
9 Q, ^, F7 A; j( L( A5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 D8 \3 e! g+ N5-2使用CNN训练mnist数
0 W- Z f( q% @! D, U: i" i! v5-3卷积与池化操作
( b3 N. [# ~" |* n. w9 B5-4定义卷积网络计算流程) z( ?$ Y% T! I
5-5完成迭代训练" S0 I" ?. s: Z" ^" i3 m! Z |3 M
5-6验证码识别概述
^5 r% ?! _: r) ^. s5-7验证码识别流程
+ T, E8 }# B1 C' R M6 G6-1自然语言处理与深度学9 }+ D( ?( W8 a o5 R/ F
6-2语言模型
; Z8 d) k' D4 D. `: R& Q/ l D5 e6-3神经网络模型+ E& n/ C* |1 e& g# a/ f/ I6 X
6-4CBOW模型
) {5 h1 K* u1 n+ L, Z6-5参数更新
5 h, G9 a$ h' j1 w c1 Q% O. d6-6负采样模型! M# U# I f7 Z' \8 U3 l9 Z [
6-7案例：影评情感分类(数据5 u0 F2 m; [, `/ d. b0 F3 Q
7-1基于词袋模型训练分类器* m* G( u% f5 O( x
7-2准备word2vec输入数据 D8 s) m% ]& p3 \- A
7-3使用gensim构建word2
1 w; {( y$ ]! H/ h* m( W7-4tfidf原理
( }! l) g) Y, S' i+ e' `7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 b6 }# D9 w' h
7-6GAN网络结构定义
1 u: G6 I& p* b! e! |2 f8 a& X7-7 Gan迭代生成
+ b- m3 x; J7 H5 e2 q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 v$ J( P6 D5 c# C
7-9DCGAN网络细节 M9 a V, S& y" O, Q- t
8-1 RNN网络架构
2 l+ L" g: {/ v8-2LSTM网络架构+ ] n; W' y9 D" e7 ^! O& e
8-3案例：使用LSTM进行情
! }% V/ V3 B) m) a3 b) {# p8-4情感数据集处理1 f4 E8 w# v% I0 e- m5 i
8-5基于word2vec的LSTM模型1 _5 g+ u! ]+ i, p& t: a6 K" m
8-6趣味网络串讲（数据代
- I2 D" o9 A3 \( o6 `5 |/ e8-7课后讨论版; @+ L8 p6 k2 a* A! z
) ]+ }1 z- y0 \! f, K' b" I. o9 y. u) U& Z t: F
〖下载地址〗
6 j; L5 W. s/ {" H: g9 g
( Q* j; s: Y! F3 z2 k3 M. E* N/ i〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗$ T* u( h8 V9 J: O1 u$ T% O
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
4 _% V, S8 t, F/ z. `7 o3 y+ E
|
|
[复制链接]
