* ]: p, ~/ ~) X
8 K! Z5 _( G& M( i; i: [5 Y6 B〖课程介绍〗: R; B" e3 q0 n& B! U/ G3 p' l6 S
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
" t- Y9 k" u, o2 t0 T; V$ W0 D! {2 w. M( k7 O" S/ F
〖课程目录〗
" q; i4 K, R4 v2 U6 N1-1课程概述与环境配置
3 c* K; V8 M0 j( u4 ?7 e1-2深度学习与人工智能概述5 K- \/ a% [- Y# [1 T: E$ I
1-3机器学习常规套路) V. S6 I' F9 U; w0 |- }1 K
1-4K近邻与交叉验证9 x: @6 s/ \6 G, y+ p/ b; p( }
1-5得分函数/ _* w, l: `: o/ b
1-6损失函数: t- A E- }8 E9 N' ?( X4 ^
1-7softmax分类器9 _) R" K1 T4 ` ~
1-8课后讨论与答疑& e. d5 J( z& a) N
2-1梯度下降原理-4 X' M/ U2 S9 f3 r2 f2 J! a
2-2学习率的作用-: m5 w( z; U# P( [4 ]- c$ Z5 t4 v
2-3反向传播-
, M8 A! O1 K- z- T, g# D2-4神经网络基础架构-
$ g1 l) b" c% c) q4 k2-5神经网络实例演示-9 H% x9 `* G9 x( _
2-6正则化与激活函数
0 P3 e" b( ~5 m4 t! {4 C% F1 u2-7drop-out
1 v4 Y% S+ y) ^6 f8 R( y8 O1 h2-8课后讨论
1 V* n. m) Z3 P3-1tensorflow安装
$ h: z# v( @% [: r, w3-2tensorflow基本套路
9 n, m0 \, X, o; M4 y. |; z+ |3-3tensorflow常用操作
5 ]7 B0 a& ~. R2 B, D& O3-4tensorflow实现线性回归" i. ~, A5 s1 z0 y
3-5tensorflow实现手写字体7 z0 t8 b& C3 L
3-6参数初始化5 F7 p2 `6 O6 g& i, v7 P5 o4 y
3-7迭代完成训练3 h% |2 w/ v' z" w; U
3-8课后讨论! L; N5 C* r7 o; ?9 x ]
4-1卷积体征提取% Z2 N @4 O' P0 Z
4-2卷积计算流程
& Y: }1 x3 d: ^2 w( F# ?. g: H; d4-3卷积层计算参数. r' Z3 `" V F+ u
4-4池化层操作
" Y- l( Q, I, h W4-5卷积网络整体架构, P4 `2 [' w* l3 v7 ]4 u, A3 @
4-6经典网络架构7 |6 E2 O2 f+ U
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, A2 Q2 j2 T3 n
5-2使用CNN训练mnist数5 S0 i5 z. p: {' k2 S0 e
5-3卷积与池化操作- n- p" v6 S, o' G0 I
5-4定义卷积网络计算流程
, I% [; f$ R2 q9 N# T# Q# P7 g5-5完成迭代训练
" b; v; ^/ C6 E% F% T- ^# x9 A$ N! t5-6验证码识别概述
9 N K- Z1 T" d3 Y9 C6 z5-7验证码识别流程
+ m' m+ i1 ?% x, D' U6-1自然语言处理与深度学: c& B7 k2 S8 U) ~* J, X, k
6-2语言模型
7 t$ f% `- M0 _ b6-3神经网络模型. q- h0 U8 \2 ~/ \0 }
6-4CBOW模型5 B6 _4 W4 i8 [5 v
6-5参数更新
, w. u+ g% b0 g6-6负采样模型3 E) r' m/ ?' Q! f
6-7案例：影评情感分类(数据
" A7 T1 [1 _' w$ P1 w ]+ S7-1基于词袋模型训练分类器
' {4 ]1 V, G4 n% x/ F# H7-2准备word2vec输入数据
9 A9 D/ L7 p% g: a6 ]7-3使用gensim构建word20 J! ?3 q3 j' h+ H" a3 D4 d" ]5 R
7-4tfidf原理
/ }& L r/ R! t* R% @* S, v7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ h! q4 X- u2 B0 E
7-6GAN网络结构定义
- d8 Z% X9 J+ M* v7-7 Gan迭代生成$ e/ j. N2 ~0 r# x
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ d/ x0 ?) y) Y; |% ?
7-9DCGAN网络细节( @: h3 m9 I) r3 a
8-1 RNN网络架构
" v* F' K" X3 J c+ T6 w8-2LSTM网络架构
9 t" J$ f3 Z4 s4 N8-3案例：使用LSTM进行情
9 g* ^( T+ _4 Q! l. G8 H$ w' D8-4情感数据集处理
. V0 ^9 y+ r# z' e) ^. v8-5基于word2vec的LSTM模型% s- H0 l) {9 ~$ v% F1 K" E& j9 V& U
8-6趣味网络串讲（数据代8 H$ @+ o' e' K/ F
8-7课后讨论版
' w* W" p/ ~ F6 B+ X; w5 k: z: a0 u
! T1 o; p3 a; V- \6 ]9 Y( o〖下载地址〗7 G# x( Y5 w7 }) d
3 b. s2 G. a6 V; j' E+ ]
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗. z9 N( c! Q% d& Z" ?/ ]- C
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.html9 r# f# I' _! U0 l# z6 l8 Z
|
|
[复制链接]
