( q+ R4 ~. W' ?7 u
% D' f3 N( @( r) c0 k) }* A3 e. ~: `〖课程介绍〗 E: b1 \$ J) q) d4 {, _6 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
3 p" u6 h/ X3 Z, n5 E% z& Q. z
. }: ~" Z- }/ D) C. I7 U' b〖课程目录〗
# z. p. k1 ]! F5 l' N6 `$ e1-1课程概述与环境配置, Z. a* w# A9 G" t! K# t; _
1-2深度学习与人工智能概述% w0 _3 T6 t9 T b, u- M
1-3机器学习常规套路
, @, d7 v8 R, o4 K- Z1-4K近邻与交叉验证! l7 R% d4 g; d" \: Y# w
1-5得分函数- u" |" M& ]. N% ]# D+ C8 h) b
1-6损失函数
6 l P& I* Y5 x7 j1-7softmax分类器
; S4 ^ L( u9 Y3 q1-8课后讨论与答疑: E7 ?& Q4 @2 u
2-1梯度下降原理-
9 u* V9 @$ i8 L+ [) u7 W7 {2-2学习率的作用-
# D. s9 G1 p5 i2 j3 Q1 f2-3反向传播-
" m- f, J+ G8 u/ f4 \2-4神经网络基础架构-, I2 ~: A* c' T% ^( v
2-5神经网络实例演示-
* c( E1 w# r9 t; N" Y& R( Y2-6正则化与激活函数
9 O6 G, ~' I( p5 j/ e* W3 C2-7drop-out
0 I r" I( [- K5 ^; Y2-8课后讨论
) f' s0 b- u* N; U, t2 E3-1tensorflow安装& O: w: J+ h- ^; A r# C1 J
3-2tensorflow基本套路
% X2 t k( s3 D# K4 Q2 d7 [3-3tensorflow常用操作
x! O$ n1 _1 N$ ^3-4tensorflow实现线性回归
# ~9 S# E* ~6 G" X3-5tensorflow实现手写字体$ B% Y9 M% s' d1 @; O
3-6参数初始化$ N& u$ t+ N1 a$ a. z s5 N
3-7迭代完成训练
4 U B4 F u" m7 n4 G3-8课后讨论
k0 v% C0 Q/ i k6 i6 Q3 T2 E/ j4-1卷积体征提取0 j9 Y9 S6 A5 X6 L* y- c; m6 ^
4-2卷积计算流程
J& Z3 ^$ s" }2 B1 _2 b O4-3卷积层计算参数
8 X/ ^2 T1 Y' S: B& r) t! O4-4池化层操作; k( ?1 J! c, G0 T6 C$ b
4-5卷积网络整体架构7 r# A V3 `2 g& f# q
4-6经典网络架构
, w- v1 b( ?+ S* ]2 m5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）$ I }% \7 [5 F
5-2使用CNN训练mnist数9 @* S$ d! |& k8 F$ U0 c: r4 s
5-3卷积与池化操作8 h: `8 r; R5 ?- x" y
5-4定义卷积网络计算流程
: Z( N2 J6 [- s! J8 F) H: |5-5完成迭代训练
# d/ @5 }4 g* d* _& S5-6验证码识别概述
' s$ l: E9 \1 c+ w5 u3 u& ]5-7验证码识别流程; s6 }" Y# H# k" ^
6-1自然语言处理与深度学
1 s- s1 Y. A4 l/ x" G6-2语言模型
! b# z( y, O! K+ J7 i1 P1 o, m" G6-3神经网络模型
9 c0 B0 B$ S! v; c g. I8 ~6-4CBOW模型
3 z+ k( y1 j1 Y+ J7 F6-5参数更新
! E" b( w2 ?) n! r6-6负采样模型3 i9 V+ d- B1 g r4 y ]
6-7案例：影评情感分类(数据8 G; x: `* o4 a4 S, ?6 T, y6 D
7-1基于词袋模型训练分类器, ^/ C# p) D5 Z( P" a" m) `% P
7-2准备word2vec输入数据
1 u! [0 B+ P. ^+ h6 K7-3使用gensim构建word25 z* E$ s# i/ R) B
7-4tfidf原理1 w, M. b1 j8 D( @! {5 M$ W" v( K- u2 R/ @
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ d# g" L q( `7-6GAN网络结构定义0 d ~5 [% V x9 Q
7-7 Gan迭代生成0 D5 ]* A% n2 X1 r% r
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 _& X9 x+ S8 Q2 Z, C- w, U/ l+ o# z
7-9DCGAN网络细节; M: B; v/ k# m) g2 p6 c
8-1 RNN网络架构% D3 j3 t+ c C, F' e
8-2LSTM网络架构
+ g& O% x6 I i+ D/ d8-3案例：使用LSTM进行情+ l6 E- H! W1 X' l T
8-4情感数据集处理
; Q% \- n; O; s) L* U- H/ S5 R# U8-5基于word2vec的LSTM模型( @5 h0 y, v, U e. c
8-6趣味网络串讲（数据代
( M% t& e t# A' q% O9 s8-7课后讨论版
" [: a7 a6 p4 a( b/ c. C+ d, H# ^1 L4 O3 z7 |; b% w4 ^
$ U' z. d- P0 m. X, k5 s; |
〖下载地址〗0 ?: Y6 o2 g, N4 `: T4 S2 {8 x
" |2 G4 c4 t) v. [〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& b3 d4 P; f! R" \: n9 s' U
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* Y. G9 a' ]. E4 m' k; b, F
|
|
[复制链接]
