" o c- y' K& i8 m$ \# C) _
7 [: }7 _: k' W' t; U: ^6 e
〖课程介绍〗
( K! @+ `" |$ X, b2 h6 b& _0 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$ [7 I6 T5 a+ s% X; ~$ ?- X4 a0 k2 o
. R, j! i. d$ E7 {* B1 j; G〖课程目录〗
& L1 v/ \, L9 B. L l# ]1-1课程概述与环境配置: ~1 A# j, [. a% s* D+ {
1-2深度学习与人工智能概述- ]1 w# e' V! l
1-3机器学习常规套路; r+ Y; I" h, l8 u
1-4K近邻与交叉验证
. x- g# X R, g9 u4 x" j3 V1-5得分函数
! |5 P2 c! }1 Z1 P' I2 k1-6损失函数! p( v6 S1 ` |0 I. E/ F* F
1-7softmax分类器
' b9 i8 B; ?% m& [5 c" Z2 A1-8课后讨论与答疑1 Z. X* b5 [; k# f" }( ^8 a9 `
2-1梯度下降原理-# @) k+ D" }9 c
2-2学习率的作用-
! \. N0 s7 e7 L# [2 Z* U$ M, l2-3反向传播-; h4 D0 }8 X( i; E0 w* o5 ?& J
2-4神经网络基础架构-
- b% m$ f/ }% {) C+ i2-5神经网络实例演示-
6 `6 ~/ @. a9 r1 A) d; ~2-6正则化与激活函数* A7 G1 J7 K4 N+ ~ J
2-7drop-out5 e7 l/ d& H" _( h- N }3 l) q1 F* L1 n
2-8课后讨论4 H/ g+ K* [ ?3 e
3-1tensorflow安装
) g6 d/ D0 L% E/ T4 m; S( g3-2tensorflow基本套路* g* F7 U5 E2 f: G) }- l3 x
3-3tensorflow常用操作; i$ {8 K- p( B6 l$ C
3-4tensorflow实现线性回归
n" C+ H2 Z0 L7 Q3-5tensorflow实现手写字体 {3 J6 }7 X1 W- I6 o+ `& ~
3-6参数初始化. y1 f% D. y! q& b" n6 H+ T
3-7迭代完成训练
$ Z7 B0 w O; y& e5 J0 w ]6 k3-8课后讨论
$ [. s* s6 x7 w0 \# I4-1卷积体征提取& C/ N' [7 W$ C J% ?
4-2卷积计算流程+ I$ `% k/ m( x9 a; O
4-3卷积层计算参数
3 `0 R" y2 Q6 y# u3 [2 K4-4池化层操作0 T* {! V% U( M" M- W
4-5卷积网络整体架构
$ X9 }) y B- _5 H- e% E/ W4-6经典网络架构
! ~, z0 g& F) t7 T V5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）; t. g* n q6 F. P3 L5 u3 P( z: P! `
5-2使用CNN训练mnist数
E# l8 O3 G: N; U5 ^9 j/ {5-3卷积与池化操作
# }; U* ]1 R3 e5-4定义卷积网络计算流程
$ W. d' S, L7 X; F7 q0 Q) F& E, G5-5完成迭代训练
$ A7 k3 H' V! ^# b5-6验证码识别概述8 O* y/ O' G% f6 i, ?3 o+ z+ t
5-7验证码识别流程4 Q' I4 j W- M. r' Z7 H" a
6-1自然语言处理与深度学
1 Q$ J) ?8 ~0 h6-2语言模型
2 V/ p+ x7 |7 B3 K6-3神经网络模型9 Y$ c2 q- ?2 h$ [) W
6-4CBOW模型( _! Z) E2 l2 M! ?4 b, U
6-5参数更新
4 L6 g& k: R+ z6 P o" p# e6-6负采样模型 v+ f0 h' m `/ L. K5 D- M
6-7案例：影评情感分类(数据8 K2 d. e& s! p
7-1基于词袋模型训练分类器# \7 f4 s3 l0 ?- M, N: C" K* e1 I, H$ B
7-2准备word2vec输入数据
+ p! U, r4 W p H# ^! ?+ k7-3使用gensim构建word2
) r* ]( i) N, e* u: d7-4tfidf原理
" Q' a2 Y ]& U. y; e9 F. G/ E7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) R0 b* q& r h7-6GAN网络结构定义
: k6 _& H6 A) t. M7-7 Gan迭代生成 o4 @$ \) [; _/ \! c
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, U3 O3 w6 o z
7-9DCGAN网络细节, Q) Y9 ]9 T3 W- Q' C% O
8-1 RNN网络架构
0 u9 U0 l+ v: F8-2LSTM网络架构* G5 c; q! t6 b- u/ h3 t% S* x
8-3案例：使用LSTM进行情
; u5 n( p1 I* Z4 T8-4情感数据集处理
+ q% U! S2 ~& _" }) H/ p8-5基于word2vec的LSTM模型
7 W9 r$ p# T/ n# q" I8-6趣味网络串讲（数据代0 ^3 A E. V4 X9 }1 n
8-7课后讨论版 z# a4 M3 E! `/ Q- h: W& H
6 K0 l% e k' h% j( `( H0 [
+ x: Y' M2 S" {; `) `) B! W5 t〖下载地址〗% a; Q$ }+ |, ]7 ^ M# E8 U
% ^( ?# D$ `/ f) B- ]6 [% a5 H
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
" V1 ~- d0 d, F5 r5 F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; T3 K; c5 v( o0 D @8 f6 F+ _+ C
|
|
[复制链接]
