" f0 H2 o3 p& X/ G
6 G9 K' ]) w0 |( E6 Z' ]
〖课程介绍〗
( V6 g* S; d, @9 k! f* r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战: y5 m( J. x* u
3 E/ B# ~. {2 ~1 L〖课程目录〗( U+ E2 G/ R6 T1 M; I: {1 @- s
1-1课程概述与环境配置
) U4 O" x3 ~' W6 A, t' I0 Q1-2深度学习与人工智能概述
( y: q; z( M$ ~3 V4 G9 [1-3机器学习常规套路; a0 ^2 X0 U: X. U
1-4K近邻与交叉验证
5 g0 f) P8 |" A5 i- C6 e/ V1-5得分函数
+ P2 Y: Y, R: ~" ?4 _) S1-6损失函数
& Q% N' D: X$ Q0 B; X1-7softmax分类器
u6 |- ^1 i* g: X* z$ Y P1-8课后讨论与答疑
" D" } f- I2 f2-1梯度下降原理-
# F1 F6 ?: p# {8 X. t' x4 L- H2-2学习率的作用-
0 B4 p7 A( |9 i/ Z+ B0 k V2-3反向传播-
7 _; n( e$ g6 c/ K% e* e/ P2-4神经网络基础架构-
/ l6 F2 K$ f l% p2-5神经网络实例演示-2 B% \) x% k9 O
2-6正则化与激活函数1 R+ z R' m- E4 N
2-7drop-out) U. ~: @/ h' r& x( o+ b% d
2-8课后讨论9 n. r+ Y( H8 q. |: T7 c" {
3-1tensorflow安装) O9 B. O' e) R: @3 g' W
3-2tensorflow基本套路
6 ~" u" ?" `, K$ {/ ~. `3-3tensorflow常用操作. x# { U! Z# ~% r1 _
3-4tensorflow实现线性回归
- P' F& z" l& M" v3-5tensorflow实现手写字体& m0 T9 u# Q9 L0 b
3-6参数初始化
7 v' `- [" g: o1 Z3-7迭代完成训练+ t. j. A. q# C3 }$ ?2 t
3-8课后讨论" V( P' j B/ M7 D- c7 S1 u" |
4-1卷积体征提取
) n/ X& z9 C& h, f: y4-2卷积计算流程
# J6 q/ u0 h$ v, G& T# J0 v4-3卷积层计算参数3 Q8 S( N7 J- {6 G" P
4-4池化层操作0 Q7 l* \0 s* T T1 d
4-5卷积网络整体架构+ [! C- d1 _1 e3 C! M" O
4-6经典网络架构
0 N- V& L9 W; _! C6 q/ p' F- a5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 n/ T+ k( I' {! e) ^
5-2使用CNN训练mnist数
8 }$ q. g* c7 l3 p5-3卷积与池化操作, g3 A" M' M5 a
5-4定义卷积网络计算流程
+ s# j4 u. X$ N, Y6 D+ @' z* @7 B) y5-5完成迭代训练7 ]) q* f2 M$ d8 ]$ M
5-6验证码识别概述4 W; S7 q0 ~, @$ [8 J6 W
5-7验证码识别流程
2 R" I% v: |/ l7 K4 O% P6-1自然语言处理与深度学6 z' r* B0 u+ ]" S5 @1 `
6-2语言模型
" J0 d- ^$ t0 {8 W' W3 ^% z( [6-3神经网络模型* {7 h w- [- A, I( l
6-4CBOW模型3 v" |8 v i/ G
6-5参数更新; w9 y( P1 Y/ ]# T
6-6负采样模型$ w& c- a* t5 U, B
6-7案例：影评情感分类(数据7 o% v# ^2 ?% ?- T& O/ Y! N
7-1基于词袋模型训练分类器
/ x. `" @- d1 i" \2 l( r7-2准备word2vec输入数据& z' r/ }( x/ w0 y0 K" E6 G6 {
7-3使用gensim构建word2
8 H7 t( O& X' K7-4tfidf原理
; {% U& z# g( B( t7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---). N$ t- j* y6 e, @- Y3 A% f
7-6GAN网络结构定义
7 Y' A1 v- M' y0 n4 \+ k7-7 Gan迭代生成7 f( y/ m$ o- Y5 D
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- r9 Z' [# w) y+ u
7-9DCGAN网络细节6 [* g$ p5 ?8 Z: d% Q
8-1 RNN网络架构! n2 i& \- u% P+ D
8-2LSTM网络架构+ N. N1 E4 N" P* a- {" Z+ S
8-3案例：使用LSTM进行情/ z0 ^8 U; R. p7 t! q
8-4情感数据集处理
+ _/ V- Z( {, i. O; q1 ~8-5基于word2vec的LSTM模型
7 S$ `6 N H8 G: ` E$ [" }. @# I8-6趣味网络串讲（数据代
Z& x7 O6 \* ~3 H8-7课后讨论版
- }* K# s4 u9 G6 Q& k
+ C% `2 H( u2 e. @3 I" F. G& s; S6 K5 ^5 W, e
〖下载地址〗
) _6 {% @4 x0 N* z& t( }9 j" T: q8 q& F5 S4 r! b9 ]
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗+ ]0 l% y( _8 Z7 I# ]5 X
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- O7 y/ X8 e0 G
|
|
[复制链接]
