# I( f0 e* L, X( F
: r: ]4 Q, ^4 S2 { @〖课程介绍〗
+ b; D- A$ o; r' q) n# Z8 Q$ {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 t8 D. {" U% }5 s2 f
) }1 P0 {- I b1 O6 ]3 I〖课程目录〗
1 c" ^ S, P: D3 d; w u2 N1-1课程概述与环境配置
2 x, T( p: i2 o$ {$ l; p9 {1-2深度学习与人工智能概述; }* f( c2 F( O6 A- V9 Q2 V" ^
1-3机器学习常规套路 Z) x, T. S+ A z
1-4K近邻与交叉验证
/ ^: R5 g# k B1-5得分函数8 E3 x! _" z0 {5 k: o7 v6 \% W2 D+ V1 G
1-6损失函数
3 _2 w% X6 Z# k# z0 {: U6 N0 `4 M1-7softmax分类器
3 Y: ~* }$ u; @1-8课后讨论与答疑
: T3 A, j+ G' |! \0 W* {2-1梯度下降原理-6 Q3 V9 K- w/ Q/ j% k' ?
2-2学习率的作用-
! y/ z7 h; R# z2-3反向传播-
1 |2 P1 V0 A* O. E8 u& n( M2-4神经网络基础架构-
7 e- S# \. ]/ `" r% i) V* t% n2-5神经网络实例演示-6 c# N9 ?! ]& g' I* K
2-6正则化与激活函数' I( ^) R- G; G4 E2 d
2-7drop-out
6 Q& I: r: i+ x& `. r" o8 E* c2-8课后讨论
& _# x, r2 M) o5 s- w3-1tensorflow安装3 Q' Q1 X6 W* O4 K( u# F
3-2tensorflow基本套路
. \7 [- t/ t! f ~% D; O1 T" h3-3tensorflow常用操作" T9 Y. w' b, G, q
3-4tensorflow实现线性回归; @4 W9 u6 t6 H0 q C
3-5tensorflow实现手写字体
3 X- H- c1 R6 K; t3-6参数初始化$ R0 u+ B# }8 B8 q
3-7迭代完成训练+ o+ G7 I; T: n; x: L8 _2 d' Q
3-8课后讨论
' B' w/ z8 R V! j+ P, c4-1卷积体征提取
3 o/ `% d- L: D4-2卷积计算流程* E( _( F4 `2 p* Q( n/ F. z0 ^
4-3卷积层计算参数
8 W A& g2 e# i* o" K) [4-4池化层操作2 U, \- q2 F& D. h
4-5卷积网络整体架构
$ O4 h7 @9 n5 @0 C' A" |( o4-6经典网络架构$ g. k- A& Y' ~; D% R! S6 I
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) E d. S# @5 ^4 ~9 c1 O: o5-2使用CNN训练mnist数, ]% Y% D* H' j+ T( c
5-3卷积与池化操作
" E! Q9 I$ I6 [5 s8 C: P5 {0 z5-4定义卷积网络计算流程
4 {; D( X" U& I) E, [1 @5-5完成迭代训练4 j9 _ O% T; d; ?
5-6验证码识别概述
\/ @& z$ T2 D H6 B5-7验证码识别流程' a# G$ E; k) N; p7 J
6-1自然语言处理与深度学" G( S: Y1 V; |+ r1 s6 u
6-2语言模型
% f0 Y h1 i3 H# [/ p* k5 m" I3 @6-3神经网络模型
7 o( m" x4 n9 m5 f3 n% ?6-4CBOW模型' i) L5 H! X- }! w
6-5参数更新- G/ X; }5 S4 s; e/ |8 Z( G
6-6负采样模型
2 }& ?$ o( T& r/ s6-7案例：影评情感分类(数据
0 w% e1 m" G1 z8 s- B7-1基于词袋模型训练分类器
8 ]! s+ y# R* k* ?7-2准备word2vec输入数据$ Q7 N5 z4 h+ ]4 o
7-3使用gensim构建word2 B5 ^' @, K4 [" }5 v+ ~, H
7-4tfidf原理
1 i6 v8 R8 O8 x3 g* y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- x, d6 L& C- I9 o
7-6GAN网络结构定义
- z4 u [; R+ d( ?7-7 Gan迭代生成1 u. r& b9 E- w7 e% F+ _ \
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% d0 c: X5 I/ w; y, Z( Q _7-9DCGAN网络细节
& G* z9 l7 Q Y* Z8 i( @" P8-1 RNN网络架构
; \2 @! k( }9 E Y6 D8-2LSTM网络架构* X/ P {" `; f& K+ [, n9 V
8-3案例：使用LSTM进行情
0 n% Q7 c/ C) s1 C6 F8-4情感数据集处理+ b1 ]/ @2 u0 L+ V# z3 X
8-5基于word2vec的LSTM模型6 f% U$ [$ w' b4 h- Z
8-6趣味网络串讲（数据代
- p2 O: M. W1 N1 D- e6 d: c2 x+ d8-7课后讨论版
0 Q" s d" L k* f% W! A R8 S+ ?
1 C R+ D, b3 w4 V6 V
8 }2 f& V4 i9 N4 l3 g9 u〖下载地址〗
9 l8 x$ x7 v) c7 j/ L8 ?8 Z. B# c: K) d5 O
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
4 v( q9 m2 m, Q$ {$ 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
* N, Z+ y/ W. ?2 T
|
|
[复制链接]
