4 o1 {/ J) n2 T# h( E0 T/ B& R7 P7 E' I3 h7 S2 X7 Z3 I2 Z
〖课程介绍〗
5 y! {& q# B; g7 k U此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ ^! o0 V$ J, {% X" j
) E9 t0 k& X" {4 V4 Y/ |〖课程目录〗- ^5 c# Q0 M: ]
1-1课程概述与环境配置
% ~ i! H1 r1 V" d1-2深度学习与人工智能概述
; q) r& I! r0 n9 \1-3机器学习常规套路2 a; K7 G; a) \* V% M1 g% Q( Y! Q
1-4K近邻与交叉验证0 d" _( {0 e- s; X' C' P; h
1-5得分函数
+ u5 O% D8 d3 g2 \9 C1-6损失函数6 K6 Z+ x. Q! _ \6 U& R3 Y9 Q( A
1-7softmax分类器
# _% M/ H$ Z6 t5 b' L6 z1-8课后讨论与答疑/ x3 d+ E' f ]: g+ j0 g4 P0 f! S
2-1梯度下降原理-
0 t7 n7 {. y4 R% M9 j2-2学习率的作用-
4 P. Y* N1 |+ @8 t2-3反向传播-( b1 P4 E1 [2 h0 o# g+ z) j* @
2-4神经网络基础架构-
4 Y' c: y1 @% @) i5 |3 C3 r2-5神经网络实例演示-( i; {2 h) o) d2 X+ a
2-6正则化与激活函数! E+ i. W3 I) ~
2-7drop-out' F* {$ X. g0 Y: Y7 W
2-8课后讨论9 I8 d) l" j; o- R! H8 \0 a
3-1tensorflow安装
# V* w7 C4 h# @ |2 p( q3-2tensorflow基本套路7 C k, |, p% e7 P/ a! Z
3-3tensorflow常用操作 v; z4 t D% c5 b9 I6 }5 j" K
3-4tensorflow实现线性回归& F9 r( l% }# H9 U
3-5tensorflow实现手写字体
. t. ^5 a d1 r8 p, n3-6参数初始化
7 g5 V4 e+ ?* Q3-7迭代完成训练1 m0 k& b. ^6 T0 m% }
3-8课后讨论
( }3 h+ b! q1 C4 r" y2 W4-1卷积体征提取
4 f; R5 Y0 F% x3 n% W4-2卷积计算流程! e( u+ m& Z" D8 N# }
4-3卷积层计算参数
1 p/ p! _7 M, I; `. @4 ^' k4-4池化层操作/ G/ M$ T4 D0 }: X
4-5卷积网络整体架构
; B3 `9 z! a* \1 L4-6经典网络架构
( S/ ?5 C* b+ p9 x+ U" a5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 b; C/ E2 c2 l- _$ I, b% B
5-2使用CNN训练mnist数, ^) q3 N! v) D6 e: R' \' f; N
5-3卷积与池化操作
2 Y4 t# k6 [1 |# s6 i5-4定义卷积网络计算流程/ s9 b; Z$ k: ]6 {
5-5完成迭代训练% S# [- M0 [/ I. J! a
5-6验证码识别概述# T$ A9 r* w P: z K! n
5-7验证码识别流程& S% z, I& z% g* ~9 x7 F: U
6-1自然语言处理与深度学
& l9 P6 K4 u0 P( ?. P6-2语言模型
9 ]( w" m4 {: A6-3神经网络模型
, S; {. s: }) K6-4CBOW模型
# L0 x" [4 T4 [$ p+ _6 y$ d) h5 T6-5参数更新& W( u- H! y4 V* ^
6-6负采样模型7 f( M5 a$ w8 x4 M) }9 s
6-7案例：影评情感分类(数据
) z4 l Z: D) I% W) X5 [5 q7-1基于词袋模型训练分类器
, U5 E0 U% v: {) r' _7-2准备word2vec输入数据, M: R) V7 K2 C0 D& N Q1 C/ {
7-3使用gensim构建word2; Q3 O+ v; q" F( D5 y
7-4tfidf原理
+ S2 i7 }% ?. \: E0 n1 b( }) h, ]7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
+ q) }6 T8 q. u# i8 W) S7-6GAN网络结构定义, u# U% p* a/ I8 o, `4 o
7-7 Gan迭代生成" x8 ~1 T( O, l2 u
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. b3 Y/ Y8 [ k* b7 a; W. N0 ~
7-9DCGAN网络细节
( T3 b8 L# r: G( D8-1 RNN网络架构) M0 h- j1 Y+ x0 i* ]
8-2LSTM网络架构- c; ^& o) Y0 `! k6 t
8-3案例：使用LSTM进行情/ l" M, a' F0 h
8-4情感数据集处理
9 V) M. |$ E" b. l3 N5 @9 T0 P' d8-5基于word2vec的LSTM模型
4 x C {( y: ?$ |& ^+ x3 _8-6趣味网络串讲（数据代
- T* H7 \ T3 E9 J8 r1 w8-7课后讨论版! B( [; v. |; D; S1 `
+ [ `1 {$ Y; }6 l9 u+ e1 ^8 d! S! q7 { j! E
〖下载地址〗' V( ~. y0 |$ d& c
, C: i `( V! R. D2 Q
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
6 e8 }/ c r& N! e2 ~( c6 a1 B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.html0 X+ o, H9 k! u/ n B+ l
|
|
[复制链接]
