) a% o+ w" S) G5 N( d8 e0 ?/ s0 w# B2 t
〖课程介绍〗1 |' y+ m5 s- z0 W
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
6 E$ ?4 {) N' O
; C A2 C& {. Z) q' l+ ?〖课程目录〗 V0 W4 B6 i, _( \# {, g
1-1课程概述与环境配置# J5 E# j1 t6 k. b
1-2深度学习与人工智能概述
# e, ]! i! r/ l* s" I1-3机器学习常规套路
" Z* p+ A5 G& F: z+ y! S8 e1-4K近邻与交叉验证* f( f# H8 v3 N3 s$ G$ p
1-5得分函数# b2 @ @0 f" o- [5 ]0 c/ G9 [4 W
1-6损失函数
' V# w( h- \. C, G6 O; Q) e; Z1-7softmax分类器
! Z$ m( h. y" F) e; a+ O1-8课后讨论与答疑
( W" n7 ~$ ~3 a$ f/ f2-1梯度下降原理-% l# N& u( V8 ]# B- V
2-2学习率的作用-1 w$ ?3 F# M4 C6 ~; f
2-3反向传播-
c0 ^/ W9 Y- A& G4 m2-4神经网络基础架构-: P% |! y, Y G! Y
2-5神经网络实例演示-. p/ p$ i/ D0 A
2-6正则化与激活函数
- c3 M) {* k M. `2-7drop-out/ `9 y4 Q+ `+ N/ k7 S
2-8课后讨论
" M8 l( f! ]1 b/ S, |$ G4 k2 q! }3-1tensorflow安装% S5 K7 ]/ D- G# s
3-2tensorflow基本套路) n" N" P* O3 D+ e( J% ^' |& N
3-3tensorflow常用操作
& T0 X! d1 X6 h4 N/ U" R# o+ K3-4tensorflow实现线性回归* }7 W# A" ^- ^- f
3-5tensorflow实现手写字体$ l1 j1 h" S# y3 _
3-6参数初始化3 z1 W7 d8 f6 m! b( y p# i/ M* W
3-7迭代完成训练. r3 Q/ ]5 Z4 u
3-8课后讨论* c; S0 L9 s. m" v# r z; _
4-1卷积体征提取
4 _. _4 b( G: U/ r: _* _2 P# k4-2卷积计算流程' m8 V1 f7 B' J
4-3卷积层计算参数
' o( d- u: L( U- f5 [4-4池化层操作
( P$ p5 f6 T* N( S) b" M5 h4-5卷积网络整体架构
) S7 A" Y+ h5 w5 Y% _5 T4-6经典网络架构
7 G" a: x5 K& K7 [3 M5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）' v. ?: ~$ N8 f% [: y u
5-2使用CNN训练mnist数
0 L+ v3 F& O1 @" T" I+ v5-3卷积与池化操作9 i! Q1 e0 q' M- ^; u0 u) G# ~
5-4定义卷积网络计算流程
5 _ h, i/ @4 @% x5 S5-5完成迭代训练
2 l/ Y) P" R3 b% B7 A) O+ e5-6验证码识别概述* V" p8 u+ A# n# Q3 r
5-7验证码识别流程, Z' T; V* u( ^- j2 |, b& b' \
6-1自然语言处理与深度学
+ Q8 N) k0 g2 O# r/ g4 s6-2语言模型
6 P8 r/ l. ]$ V k6 ?6-3神经网络模型
& x4 d6 {1 W; w- K0 c+ h. P6-4CBOW模型
. B4 J/ Y6 |5 I2 s4 e3 Y6-5参数更新
; y( p+ h' n, k( E( f+ W9 v6-6负采样模型
+ C: b# p9 I- R: ~6 v, f8 Y6-7案例：影评情感分类(数据# B9 U0 L: S; q
7-1基于词袋模型训练分类器5 G6 d8 c1 q. T. K
7-2准备word2vec输入数据
& Y5 V0 }2 V- E: j5 S/ ^7-3使用gensim构建word2' n$ D% h2 g4 f% U" `2 \! y" p
7-4tfidf原理
7 T; N% H9 ^5 J6 F" L. f7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' D. o$ f- f/ G
7-6GAN网络结构定义2 h, D0 @; Z/ M8 z
7-7 Gan迭代生成
4 C- U8 L- R9 g2 |, y ?7 S7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) G3 H6 K' w# x' v) i7-9DCGAN网络细节& v5 E: u! l3 v' y: }0 }
8-1 RNN网络架构
; Q* x* q( f9 C* s% s( i9 { Z8-2LSTM网络架构- x/ c* J6 [8 ?: a$ X
8-3案例：使用LSTM进行情, Q: n- g3 ^' [7 x; w4 h% S
8-4情感数据集处理3 \6 K' w2 d: O: j, Q; W4 |
8-5基于word2vec的LSTM模型) i7 d7 _5 R- W) { Y
8-6趣味网络串讲（数据代
& ^( x) E8 I) z8 i! \8-7课后讨论版
8 a0 v+ E7 L. o) h/ c1 V. w t
* ~, b7 P! l$ \: d" Y% O" M* H/ x; u) X2 ?
〖下载地址〗 w. I. P( j. u1 H$ Q
$ c, @; u1 A: Q4 X# F6 X〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
' p. C) l& V$ P/ ^6 M' 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.html
2 c* `9 S, c6 Y. v
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