2 s, }3 X+ {. v9 a
2 b0 d" `: e6 r2 \5 o7 \* v( U1 Y+ w% F〖课程介绍〗( g% j" o$ ]) e1 i. H
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* {1 u; Z) o: ^+ R8 ]
2 R* E7 Z6 c; T9 T$ ~4 h% y〖课程目录〗 q) C) n6 x% j
1-1课程概述与环境配置: y* e4 L7 \$ {# ]
1-2深度学习与人工智能概述
* J+ S% L2 O+ Q X: E0 U2 r, P1-3机器学习常规套路
a+ Q x+ m8 I& [7 u1-4K近邻与交叉验证! I1 B5 g0 U; f
1-5得分函数
8 i) I. ?( j* D. f* q+ p4 H6 l7 E+ ^1-6损失函数. d r( z0 M+ N. j0 C* N
1-7softmax分类器
7 S" I) }, I W3 D8 _ O/ ~" d1-8课后讨论与答疑' l: Q& y$ n4 P$ F% {
2-1梯度下降原理-
' }1 j6 N# f6 e. }$ S* f9 L# N) D4 G4 T8 p2-2学习率的作用-( Z7 \0 F% x3 k, T3 w+ ]# k: Y
2-3反向传播-1 b/ Z" Y* J- R6 C8 d/ E
2-4神经网络基础架构-7 f. P s2 b& {" a& x7 y8 d
2-5神经网络实例演示-& J( U7 i# N2 h* O
2-6正则化与激活函数
9 e' L v0 c# G8 ?5 l/ U# r2-7drop-out- ?/ G" v' a# y$ j/ M' r( h. Q
2-8课后讨论3 I y3 \+ N- \0 ]4 a$ V/ S" P( f
3-1tensorflow安装
' j" f4 f. ]+ }9 @& E7 S3-2tensorflow基本套路" a8 d* q3 Q. v" H8 g! W
3-3tensorflow常用操作
& s1 V% N4 }' g3-4tensorflow实现线性回归
& d3 o5 A$ w8 q8 H h. J3-5tensorflow实现手写字体
' C, I) F0 q8 V$ \( O! R. r m3-6参数初始化
1 O* v* z5 q# e" a3-7迭代完成训练
3 ~( h* G+ K8 G [) M7 O3-8课后讨论
* J$ X, m2 v' f! I l: x1 Z l4-1卷积体征提取
# a# F4 @& P* N6 s, A4-2卷积计算流程
# F# j7 D, G. n/ m+ F; `7 s4-3卷积层计算参数4 A# k6 d1 c' n4 i) N2 c
4-4池化层操作
4 \& L; C' i! i# ]9 C+ N" A; E7 L- E4-5卷积网络整体架构, j" x7 f+ P3 V% O
4-6经典网络架构
; _, H# H1 y* k" r+ F5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, H7 n, Y& d) v _& F/ j: e$ D" I4 y5-2使用CNN训练mnist数 U2 t+ |! t) C4 r5 s0 q k# R& W
5-3卷积与池化操作' ^4 V6 l' ^5 B; i
5-4定义卷积网络计算流程- A G- G. r& {2 s* r: n
5-5完成迭代训练+ Y2 J9 q. i/ U# X, L/ s* t' K' U7 k
5-6验证码识别概述5 N ^6 f2 Y9 `, V
5-7验证码识别流程; S% l9 C/ V6 n# ^2 S8 U6 ~
6-1自然语言处理与深度学
2 B. a% R3 |9 ]. r% G/ r( p- a6-2语言模型; @6 n+ X; p) Y" J. R
6-3神经网络模型2 m% V( {& @, o5 f2 y% i: ~$ j
6-4CBOW模型
2 J/ }" A) ?3 [* ?6-5参数更新
& A# q0 f- D4 C6 F6-6负采样模型- a+ V6 k4 N* `
6-7案例：影评情感分类(数据; U: K' L& }( k3 x4 E; b
7-1基于词袋模型训练分类器
$ A" p* }' I0 F. W- a' y7-2准备word2vec输入数据
5 Z8 \6 R/ r2 Q C: e7-3使用gensim构建word2
/ x1 d0 j7 k, i1 n% W7-4tfidf原理0 C/ h0 j. p; M9 H- T6 P. O2 ?+ [
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ s; ?+ M6 Q' b. X' I7 L
7-6GAN网络结构定义5 C- {0 s: |7 C& o
7-7 Gan迭代生成# t# L0 t6 E9 x9 _
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% f9 r% d! w5 }1 v# ~' M! i# j5 ^
7-9DCGAN网络细节3 z9 o; W8 a5 S
8-1 RNN网络架构* q; T, F9 Z( Z1 Z* z% K
8-2LSTM网络架构
# u, L" v6 a: I, r3 m1 E7 G8-3案例：使用LSTM进行情; V6 ~8 K, ?! i x+ Z3 K
8-4情感数据集处理
( I" H% d1 | L0 S! H8-5基于word2vec的LSTM模型
% z# g9 a1 ^# a8-6趣味网络串讲（数据代( E0 C+ r) A5 y9 u1 r
8-7课后讨论版+ }8 [2 K* h/ Q1 R+ L: C
2 [1 u8 W( X+ M# a+ ~& ?4 R$ j4 s& u2 f: N& R+ u
〖下载地址〗
. `, `0 I* t# j" \3 ^9 f& L! g7 I2 w+ F. I& m3 u+ J
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& X5 V z+ J6 O2 r+ z0 _* j" i
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 k1 Q: ~1 P7 W; k2 I
|
|
[复制链接]
