3 C' |; j% x! |- w# f! ^# k% M# Q6 \
1 x1 `. G$ l+ [〖课程介绍〗& c( D7 l+ N8 b: B1 }" d
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ C2 t O4 C/ W
0 P( E5 j# v+ D, A( p〖课程目录〗5 t, V+ x3 H# g0 e0 U
1-1课程概述与环境配置
: o( N: g' Q) R. w5 s. N" ~1-2深度学习与人工智能概述2 l; t4 Y1 U. D6 C, B
1-3机器学习常规套路
& J) ~2 G9 B# a) X1 Z4 A" J; g* ^% j1-4K近邻与交叉验证# v: I+ c$ R* _
1-5得分函数
! {# h j: V8 V* f& m8 ~1-6损失函数; v3 b- J) I) {- O; _; W0 T- M
1-7softmax分类器
% g9 Q8 w5 S% Q" z7 \! X1 U1-8课后讨论与答疑
+ u, L/ o( u$ r2 Z2-1梯度下降原理-
3 p$ I* \7 X; q+ }6 J" s2-2学习率的作用-1 a+ k- d0 P; [7 s* a( D! T% \7 F% r
2-3反向传播-
: ~5 _/ T' Q0 }; c# `; v" y5 q2-4神经网络基础架构-
$ j( [8 O" }: S# M5 {+ m( A; j) c2-5神经网络实例演示-
8 P9 U. i) ?% {2 `2-6正则化与激活函数
+ V9 w5 f9 K. k2-7drop-out/ n8 p4 d- y' [9 B6 p8 n. ~7 e$ [
2-8课后讨论
$ W1 |9 p0 q# k+ {7 }4 F) W3-1tensorflow安装: d3 V) }% k7 j! X$ ]2 x3 f
3-2tensorflow基本套路+ o! S5 l0 h: Q4 t6 |( s! F: M- p
3-3tensorflow常用操作
& B' Q- l7 n/ ^: X7 X) j1 @3 U9 w3-4tensorflow实现线性回归5 C2 t) M8 H3 E! |( X: ?
3-5tensorflow实现手写字体/ U" Y, C! u; P
3-6参数初始化4 B$ G. p5 R# B0 _% F
3-7迭代完成训练
! {. K# G. u* J. B3-8课后讨论
+ f7 I7 N4 ]# |: ?4-1卷积体征提取6 c! G- b/ T, T0 }) {0 T0 {& }1 u
4-2卷积计算流程, y, T# F/ |, n1 [8 E ?+ S
4-3卷积层计算参数
/ m8 h. n1 F: Q/ f4-4池化层操作: t [# l) i' D& W# d& J7 b
4-5卷积网络整体架构
* p4 R* s$ R4 ~4-6经典网络架构
( F2 I _4 _! c' y; i6 f5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# u8 p# Z; G' P( C P) [5-2使用CNN训练mnist数1 X- J0 [6 Y3 w8 \1 L4 x
5-3卷积与池化操作2 U- T$ K3 R5 Y- m; _7 @( @
5-4定义卷积网络计算流程8 _5 ]1 y# k; c( ^
5-5完成迭代训练8 |. l$ t! U. W0 m2 t* Q/ g4 D
5-6验证码识别概述$ |' l4 _0 b! ?( ?4 m
5-7验证码识别流程- m& V% o; w7 J/ r
6-1自然语言处理与深度学# L' @6 T3 r# _$ z3 N7 [4 ~
6-2语言模型
" u5 F1 p1 J/ X7 ?2 j6-3神经网络模型
, s! z. b/ g2 R' t8 ]7 l3 Y6-4CBOW模型* x! x7 K* K9 q# o4 Q3 G* O
6-5参数更新7 v. i4 i) o8 S" a& R/ ~3 b1 Y
6-6负采样模型
$ Z) S+ |9 I4 m" U! o6-7案例：影评情感分类(数据
% F: G, ?8 c. j1 s* |7-1基于词袋模型训练分类器
9 Z# y, f1 }8 C4 d# p7-2准备word2vec输入数据
% m, V+ b: E2 X5 G7-3使用gensim构建word2; Y2 a# r6 |, X3 g/ C6 J* _! N
7-4tfidf原理
& a# x5 q& I8 G# B" D2 J7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 N% C2 F: ]* o& d
7-6GAN网络结构定义3 A- r- p7 \6 o
7-7 Gan迭代生成6 [3 y# E/ k s2 g0 c
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# E1 C# o. o' K* K* d. }5 O7-9DCGAN网络细节
1 x! p9 B. f& Y1 w4 z" q8-1 RNN网络架构 Y* O0 D; M: y# F" |7 _
8-2LSTM网络架构
3 R Y! u# s1 N* k. G y( H3 N8-3案例：使用LSTM进行情1 f/ y8 T6 l- U: G
8-4情感数据集处理* k, A$ i* I5 I! u6 B- y
8-5基于word2vec的LSTM模型
7 b( h1 H; @2 @8-6趣味网络串讲（数据代
8 F% u2 M" ~) N8-7课后讨论版
' O4 r7 d4 m7 F# O- R( X; u( V: r$ ^, @1 m
5 P6 Z5 j; @3 p& W1 ~〖下载地址〗
$ _; l/ x: p" n7 n4 Y
) l$ t' O8 u! @0 k5 X〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
' J6 c3 ~& a8 q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. W/ V/ ?9 S& G9 Q
|
|
[复制链接]
