8 `; _0 m2 U. M* ^8 ~, x( q/ ~7 @9 i3 M" s3 |3 D9 D0 x
〖课程介绍〗
, E9 w2 s) {1 F6 z I" S# E/ V( @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 I7 Y4 v9 G/ Q* w% t7 U0 f4 [: N2 A1 {9 u1 E1 n- R
〖课程目录〗
5 {& q% e s- ^2 l0 B! w1-1课程概述与环境配置
% ?* c( W, Y: M# J. e6 a1-2深度学习与人工智能概述8 R: U& d4 ]+ ^! c d; H
1-3机器学习常规套路
0 B; b" B1 ]6 n6 |4 Q1-4K近邻与交叉验证. y6 @- j9 N) K
1-5得分函数2 }2 Q8 ~8 G) x t
1-6损失函数# Y' I- C% H" ^1 v: G& k; y
1-7softmax分类器3 N6 g W* y: g+ i
1-8课后讨论与答疑
- t% z) p/ Y6 b0 Z2 H! l- a2-1梯度下降原理-* Y1 J u7 }4 p6 _' e( ]
2-2学习率的作用-* P- b3 b& w7 g( S. B4 Y
2-3反向传播-
/ V2 Y$ Y$ s B# w! N# R2-4神经网络基础架构-
) Q5 C8 w' C9 \# G2-5神经网络实例演示-
& H* k" t+ c' v" h% A6 n2-6正则化与激活函数( _& E) {7 N: v; G) k4 L
2-7drop-out( N- w, O0 T- w$ j% L* ?+ f
2-8课后讨论
7 S: W+ o. R( |0 G3 L3-1tensorflow安装
" r# ~/ x V; x! D2 A3 I3-2tensorflow基本套路
, s$ U- S/ k; M5 e C3-3tensorflow常用操作0 e5 y$ V; c: I |) h$ ?& X
3-4tensorflow实现线性回归" t- z& V( @0 j3 \9 H
3-5tensorflow实现手写字体
$ h1 d) E8 S( L8 z9 u3-6参数初始化
. U0 P2 l! s+ y& f' f3-7迭代完成训练7 B/ x# A: z- A4 g: c
3-8课后讨论. M- H7 _. ^2 ^
4-1卷积体征提取
0 r! _( c S" T$ r( {+ l, @4-2卷积计算流程 U4 `+ z9 d5 R8 ?" }; ~
4-3卷积层计算参数: s) Q* H1 i( D- _' z c
4-4池化层操作- N7 h8 `) c4 W
4-5卷积网络整体架构
1 n& y) n" |6 C. D: \. e8 h4-6经典网络架构
3 R! S" O2 |8 C9 m8 |5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ G+ z- q X. Q( W- f2 ?: G
5-2使用CNN训练mnist数0 L9 t& I2 A* ?9 g' X
5-3卷积与池化操作/ z. |4 B# O$ }- q+ g
5-4定义卷积网络计算流程
. d2 s/ a1 c! q/ e# }5-5完成迭代训练. w2 {$ `( @1 t0 }! T+ j
5-6验证码识别概述3 S. E$ r9 C" C; A4 m7 C% s
5-7验证码识别流程
& ? U5 f! H9 ^ h! j6-1自然语言处理与深度学
3 X- L8 B1 }3 M. z6-2语言模型$ V8 Y o' V* ]9 }) y9 F
6-3神经网络模型7 j/ M# u7 F6 p |# {" m
6-4CBOW模型( c# P. H! ?8 v1 w( _
6-5参数更新7 L; |+ u, K, a
6-6负采样模型
$ U5 p% e+ \8 h7 [" X" A* m# L1 h6-7案例：影评情感分类(数据 v$ s" I( [; f/ l: k
7-1基于词袋模型训练分类器
- O8 U& R6 A2 c7-2准备word2vec输入数据% m% w: z9 [+ U% Q/ h! q5 \6 h. Z* u
7-3使用gensim构建word2
$ O. }5 R. o# K# _4 P( t8 r7-4tfidf原理
F0 T; T7 d1 z) r7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 ]6 V A3 G2 {% b$ F4 z; J7-6GAN网络结构定义
5 V* H+ `* g2 ]8 c& M+ q1 x7-7 Gan迭代生成
6 H9 T! L3 H4 l: x: R7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 H: K7 ^9 b- W& J7-9DCGAN网络细节
! {7 N9 c4 _, M8-1 RNN网络架构
1 v7 s# M8 N K8-2LSTM网络架构
; U0 K r9 S: e1 k* g2 c. p3 S8-3案例：使用LSTM进行情: g8 V/ C3 \* _4 F; c% V6 g
8-4情感数据集处理: G9 x1 U. |% y+ E: T, ?( {9 A
8-5基于word2vec的LSTM模型0 F2 B( E3 M) ]* b- t' R* S
8-6趣味网络串讲（数据代
) ]9 y$ R2 V* J8-7课后讨论版
* G( v; e2 A! k" [
/ I. m) N! a1 s9 c1 T
) l. v) m: \0 \ d〖下载地址〗$ e2 J$ f7 z9 `. [1 n1 e1 A
$ N% S9 t y1 D/ e〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 P! c8 E+ K# N
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
7 n3 Q. N4 ]8 K% x) P1 u0 J5 N6 f- x7 T
|
|
[复制链接]
