# _# z6 J& B9 R! T
9 i- o# z/ }% ]" G& b3 z+ q: R
〖课程介绍〗# Y6 Y( _7 R0 Y' W& c _4 n* {* \
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 @& {1 O, F8 A& f
1 R& a3 d- c& I; Q1 d
〖课程目录〗2 A1 b1 \* J* a+ c
1-1课程概述与环境配置
; M6 d) W/ N; q' K( ~9 y1-2深度学习与人工智能概述
8 b" C. g2 K( s+ L2 a6 Q9 l1-3机器学习常规套路1 L* f; x1 [: J6 ]2 _4 f& q
1-4K近邻与交叉验证
( \. B' o6 X4 O3 h1-5得分函数
& `7 T+ M! q, T& u0 s3 ]) I# K- X+ m1-6损失函数
" Q, b1 W% q0 |: t ^! o) Y8 H7 e5 @1-7softmax分类器% g, K+ m/ f/ s8 t
1-8课后讨论与答疑+ ~0 k7 a) x- N$ B3 X, K8 X; } M
2-1梯度下降原理-
. Q o2 p' s+ T; J2-2学习率的作用-0 @7 g: c) F P9 q4 i
2-3反向传播-9 T; C- ]# J+ L+ |. v8 W* J9 i
2-4神经网络基础架构-6 A; y0 ~/ n' V& `" ?
2-5神经网络实例演示-
7 a" r* g0 J0 V4 G: C2 ^2-6正则化与激活函数, A& d5 d1 k7 ^; K
2-7drop-out; r% M, T/ x: H& j! _5 Z* d& I7 c4 r ~
2-8课后讨论
6 q# v5 c: K0 u- \4 T, g' u0 d& Y3-1tensorflow安装
3 b% S3 ?/ [" R* r$ f3-2tensorflow基本套路
" `& z7 B; T4 n5 j$ I: N/ |9 X3-3tensorflow常用操作5 M/ V1 K9 \$ x; L' J( r$ ~- }% `
3-4tensorflow实现线性回归/ g5 H* `: E2 g" R @; w2 v: q
3-5tensorflow实现手写字体7 i# ]3 l: s5 w
3-6参数初始化
/ Q# D; o7 |2 E3-7迭代完成训练
# a: r% I- ?1 {' J$ Z5 G3-8课后讨论6 H, Z; [" m0 |7 D, }; j7 m
4-1卷积体征提取& F% t9 E4 N$ m8 i E
4-2卷积计算流程' p* N# y1 }/ F5 Z
4-3卷积层计算参数 L. K% v& D- O( g
4-4池化层操作5 b' c8 G0 {8 F5 q" w
4-5卷积网络整体架构- u! J' ^4 ^' z- Z( L
4-6经典网络架构5 c" Z( }, ]+ B4 [. G5 S1 j& r
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& R/ d& Z' G+ m' G9 A5-2使用CNN训练mnist数7 f x& g. [- s/ T) F
5-3卷积与池化操作
( I, h( R; i2 w' N5-4定义卷积网络计算流程
9 m- p' [& y8 j, ?. H$ F5-5完成迭代训练
' x s7 K+ m, w1 L. Z8 I5-6验证码识别概述
. V* [+ u% ?! z3 }5-7验证码识别流程
4 P" {3 e& u8 q! u4 T' {8 u6-1自然语言处理与深度学% s! E/ k. v0 c3 U x8 h* e
6-2语言模型( Z' Q; C/ U g% V' X" x' r9 c) I3 Z
6-3神经网络模型7 ~6 H9 m1 Q7 J/ ]8 \' M' P
6-4CBOW模型
3 s' L* T9 ^+ n5 L$ O; p' J2 e- Q. k6-5参数更新
7 v" G$ U9 y k, V9 S; p0 q' K' T$ _7 V6-6负采样模型* P7 \9 n" D0 L5 x
6-7案例：影评情感分类(数据' m; d% u5 [1 i
7-1基于词袋模型训练分类器1 B# L5 H+ h- x Q5 j
7-2准备word2vec输入数据2 t& U3 ]8 J F/ Z9 r( v* V h
7-3使用gensim构建word2! i: ~9 G+ K# y* e' Z
7-4tfidf原理! A& n- `0 C5 s' x- |
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 h7 u. X, L& E! \9 Q( m7-6GAN网络结构定义2 z* g% F8 e( ?6 {3 t% u/ {3 _
7-7 Gan迭代生成6 ~& y9 B% ^/ v# _
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 }( a, D! w( _0 o }7-9DCGAN网络细节! O$ _0 z: S( C; o( u
8-1 RNN网络架构
W0 h' C8 u* r! u; B8-2LSTM网络架构
+ J2 \+ Q8 y. _6 G5 W4 B8-3案例：使用LSTM进行情/ @* x3 X- M4 ?4 ^8 \" J: h2 b
8-4情感数据集处理5 U6 P6 }2 w O6 l
8-5基于word2vec的LSTM模型+ d( V4 G# ?9 z+ V/ D
8-6趣味网络串讲（数据代6 h( w {1 e; p& A/ n
8-7课后讨论版, G9 `( x$ O( k8 X
- l7 U0 h/ Q! S1 B- F. y
+ R& V$ m( i% q' X〖下载地址〗 a' a/ J8 t) [( m/ S$ z
2 [8 w" E( ?! T〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗 D) S- V: |2 U6 n/ d( s- Y: N) b1 ^
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
! Q7 c6 O6 C3 @: e; i- D
|
|
[复制链接]
