( S! @; T6 ~+ _9 }! O9 \/ ?
9 \1 k# ^" i1 ]8 T3 I3 m) ]〖课程介绍〗
. ~6 T& Q+ L4 R- f+ L此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# B- M# E- [9 U6 ~9 G* f3 C w p7 f+ [" N1 D7 _9 G7 ~
〖课程目录〗
; D& V( f! d7 p* N$ u5 c0 M/ _1-1课程概述与环境配置
1 O% R% a: k, e* C1-2深度学习与人工智能概述
9 R; ?; _4 }/ z/ l! b8 a1-3机器学习常规套路
, V- ?3 e& T/ L0 S$ U1 R1-4K近邻与交叉验证
1 X( L" M$ @# m: x6 d# n! {1-5得分函数
2 u& [+ r5 k6 B# E1 D" N3 m1 ~% p2 j1-6损失函数
2 A% n: `! e% K+ W/ g1-7softmax分类器8 R& x; \! C* g( m9 \* z$ s
1-8课后讨论与答疑- K& A: ?0 z/ I! j- X
2-1梯度下降原理-) ^8 N d: m! }1 e6 W# f3 \
2-2学习率的作用-
) }) b1 a8 P" U; j g2-3反向传播-# `: y" a* @# Y2 F
2-4神经网络基础架构-3 A8 i5 K; K+ p4 W
2-5神经网络实例演示-) |$ N% h, X) p: c; t' L
2-6正则化与激活函数% l( k4 \: D" f# a* L& [- `0 B
2-7drop-out
: @8 u0 B( V$ a: F2-8课后讨论
! ^( x( k) q7 m3-1tensorflow安装5 M6 I/ H! H3 \9 r# T
3-2tensorflow基本套路; c2 H/ M5 w! Z
3-3tensorflow常用操作" [# |0 I7 C% x& _
3-4tensorflow实现线性回归' H- b" d- @8 [, r7 w
3-5tensorflow实现手写字体. Q) o* ^7 }! ^3 S
3-6参数初始化+ O& e. F* C6 ~/ Q5 f5 l; {
3-7迭代完成训练
) j! V3 r. U6 V1 w: p! M3 J$ |; _" W; H3-8课后讨论; |- E5 @. L+ t' H
4-1卷积体征提取
" P3 \5 ~; R3 s: j: p! L- H* q4-2卷积计算流程
% s F/ k0 h# ~$ R' x" h( Y4-3卷积层计算参数
l- ?2 O7 t( T9 y( [# L4-4池化层操作
1 Z, Z' G9 y2 M6 L4 B) |: s2 `) Q U3 X4-5卷积网络整体架构+ D8 O% g; z7 p6 h
4-6经典网络架构* ]3 s; a9 o5 y" y7 i! V, m
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） V3 g3 b6 R8 [
5-2使用CNN训练mnist数% y: P+ N1 v' N% b
5-3卷积与池化操作/ c3 p) z, Z- \ H& e. {
5-4定义卷积网络计算流程& [4 A0 N/ N7 B3 ?$ }, D$ d! ~
5-5完成迭代训练
, Y7 B/ W% K3 T5-6验证码识别概述
! y+ f- m; m& p5-7验证码识别流程4 t; V; j" S1 B- f* f
6-1自然语言处理与深度学
5 \0 X* c- n5 d6-2语言模型% ^% R# Z) B( J0 W
6-3神经网络模型9 P' e8 s; g9 y1 {+ Z! H) X
6-4CBOW模型
7 i7 b! o0 y# M" y$ E6 Y6-5参数更新
% @" `! x" Q. G; M6-6负采样模型
0 e% S% r, W$ q( V6-7案例：影评情感分类(数据
V0 j) U; q- i5 O6 U! ?( R7-1基于词袋模型训练分类器
4 H' Y# g3 S, V- z. M7-2准备word2vec输入数据" z: W0 g. h/ ]3 U; ]
7-3使用gensim构建word2
! |+ k1 \* E9 c: O9 o6 C7-4tfidf原理
" Z4 ~' Y: {1 d4 `$ H/ f7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)% m# L$ P! d) @
7-6GAN网络结构定义
* j7 R: z. d( Y5 K& t! u7-7 Gan迭代生成# [7 m2 C* ^ I4 @
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" M* f5 } o9 V5 o B7-9DCGAN网络细节
' A6 _4 S# R) y8 U$ M8-1 RNN网络架构/ |% t& z2 }2 h# L0 A
8-2LSTM网络架构
% {0 c+ c4 ]/ w8-3案例：使用LSTM进行情
5 B4 i' p2 G3 Z8-4情感数据集处理
0 y* v+ F' D* H0 V$ O: U$ Z8-5基于word2vec的LSTM模型* R1 B" @/ R' I1 F" \4 r
8-6趣味网络串讲（数据代
9 t/ z7 M5 x Q: u2 c1 q8-7课后讨论版
8 Z) h$ o# u. e# A* R3 N- y9 b& H' z7 q! i" Z- Z
6 M9 G; p# U3 B s. f. I$ B! B8 K
〖下载地址〗' f6 @; n5 F: L. c7 K2 f' W# \, M
7 H q6 S: x+ g# _& p6 N- X
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
! f' v1 w% j! q0 X8 N" E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" r5 ^; Z0 F! @: X$ d
|
|
[复制链接]
