9 y6 A, j& W* b' P. }
5 [; O# `6 g8 k8 u7 K& W! M9 |〖课程介绍〗
" \+ K, ]6 u0 l# C* r3 U# e0 F此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战5 s3 _7 t/ `# e8 X3 h; i3 ~0 D
) G+ a% O) q" X9 x' M2 ?〖课程目录〗
. T- H1 v+ ]0 _! u; t' H( a1-1课程概述与环境配置/ u& s% P- Y% o8 a* c6 A4 S
1-2深度学习与人工智能概述
+ ?. @8 I8 c2 [3 M1-3机器学习常规套路
% \5 L9 c. D, D1 s, ^1-4K近邻与交叉验证! @4 ?: e s. f. H# o
1-5得分函数
' f! `6 f) ~: g8 H Z1-6损失函数# ]2 c# n. e1 Y* W: b& {7 @. \3 D! i
1-7softmax分类器
) q# A* ]! u) ~ d5 `1-8课后讨论与答疑/ y/ ], W7 R3 D( n8 B- L1 _
2-1梯度下降原理-
7 z0 L9 K- w7 Z. ^% m3 D! E/ x# R6 d2-2学习率的作用-' i1 G+ w8 @9 s3 [, H! f# [1 a
2-3反向传播-
7 D @3 G% }4 j3 t; O2-4神经网络基础架构-
& r7 k: o# f3 a2 ^0 a/ t2-5神经网络实例演示-3 n6 B T* [; x3 Y; h( A" r
2-6正则化与激活函数( ^/ G7 a5 G) E+ ^5 J' w
2-7drop-out, N) L8 s/ o$ f4 K' |2 E" y
2-8课后讨论
& Q' q! p$ B/ B: O5 L3-1tensorflow安装
: m) S; R& a4 t/ a" t8 p3-2tensorflow基本套路
; C- C2 J, ]4 j/ L7 R0 Q" v7 u8 ^3-3tensorflow常用操作
- ?2 l# ]. Y2 d" @0 ^/ ~4 {3-4tensorflow实现线性回归
0 m$ Q# E) n( E3-5tensorflow实现手写字体6 D0 _' e+ \. a
3-6参数初始化
- \( l8 d% i$ `. _* @3-7迭代完成训练( t1 m4 g/ H" d0 C7 U4 b* v- E
3-8课后讨论6 ^3 R% I$ C. s$ H0 {
4-1卷积体征提取 a$ ]1 j: t' L1 p# r" a5 J
4-2卷积计算流程& u% l2 @3 K' X9 b) T" ~3 B
4-3卷积层计算参数
' i! g2 s2 I5 _" H4-4池化层操作% {; d, ^+ _6 P4 x7 e0 `; Z( n
4-5卷积网络整体架构
! |/ p, r1 s" J! H7 g4-6经典网络架构
+ c0 ^( ]/ p9 C2 ?9 L5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）/ K: s g+ s+ |" \9 Q( a5 z7 Z
5-2使用CNN训练mnist数
% Z5 i0 @4 y! T6 M2 B5-3卷积与池化操作3 `( J1 L4 `( c+ L
5-4定义卷积网络计算流程; I' m1 M5 X9 T2 \4 j
5-5完成迭代训练3 Z: E3 Y4 ]: }; c ^7 E' q3 o
5-6验证码识别概述
+ V! t; \+ @# h- z! R5-7验证码识别流程 I4 ]* i- D/ N$ C2 X: o
6-1自然语言处理与深度学
Y9 Q- r- X5 j. Z9 x& Y1 ?! w6 r: x6-2语言模型
* p$ P G7 P% b: h9 w) m1 B6-3神经网络模型
" |: l' P+ N9 i3 A6-4CBOW模型4 z. N2 T5 e" ?8 Q0 d
6-5参数更新- V8 A- |/ g S9 S& I5 I
6-6负采样模型5 E% S$ v6 s7 k
6-7案例：影评情感分类(数据
7 \8 |! i6 R- J6 k0 M7-1基于词袋模型训练分类器
5 C/ ]- ?+ B0 M; m) N0 v7-2准备word2vec输入数据
- c, m* P7 M# h3 D/ g7-3使用gensim构建word2
/ r3 T4 N7 f& W8 L3 ^0 v# A7-4tfidf原理. @) y0 C+ p0 O. Y; |
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
x( a- }& d2 V/ Z& n5 H& _7-6GAN网络结构定义
/ b8 A% p1 M R% I8 l# e- [, ~7-7 Gan迭代生成
, t" ^& T8 X$ r1 j2 f7 D9 J0 F7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! w" s) L% {" S1 J3 w4 }9 u7-9DCGAN网络细节
" y8 D. c% x1 C/ j5 T8-1 RNN网络架构' ^1 x8 c1 B. g, s
8-2LSTM网络架构
, i: p3 B! K3 O8-3案例：使用LSTM进行情) n* {, M8 Z$ Q5 X
8-4情感数据集处理
% Z! p/ @% ?2 k4 d; w8-5基于word2vec的LSTM模型
5 H# X/ ^3 B5 U" @* q$ E8 [8-6趣味网络串讲（数据代
$ r1 F5 S2 x$ m: J, o E2 b7 [8-7课后讨论版
- Z3 {+ d- ^7 y0 }/ _% N
& W4 `3 W1 N0 P; m! p
7 ?+ X8 ]3 k4 k1 U〖下载地址〗' k7 h* j! I, }# ^9 o$ G2 b
5 X: J! O: Z. Y; e# k# B
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 p7 w6 R1 J s. u- ^/ d
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
/ g3 H9 k3 v9 v. }( X {
|
|
[复制链接]
