, M) N- h& q n( i5 t/ T0 O* w) ?. k2 }, t5 x8 K- j4 a: P
〖课程介绍〗; ]3 w; C {% }8 w$ h9 t
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
4 d8 r" v+ O% `% g
- I. M. ?) n6 B' g0 O〖课程目录〗
, R) s: x/ b+ S6 ?. `1-1课程概述与环境配置
7 @1 g8 I- @* X7 Q# ?# V, E9 i" e1-2深度学习与人工智能概述
: I$ |- _5 i7 J1 u* n1-3机器学习常规套路5 h9 F8 d6 r* p! R) r1 G% O7 `, S
1-4K近邻与交叉验证
o; V/ T/ w% X/ n1 _: u& l' d1-5得分函数, N8 F$ s3 p$ \( l# T3 P: ?8 `
1-6损失函数
- _6 h* O$ _4 n- A- H' q r" x1 b1-7softmax分类器) U7 u! {! E; J" T
1-8课后讨论与答疑 V" \+ C4 r, j9 K% P7 @
2-1梯度下降原理-8 Y% V# h3 s$ V: C- B
2-2学习率的作用-
% p. ?8 U6 Z0 P6 U3 H$ s$ u# G2-3反向传播-( S, X- i1 q+ ^7 e
2-4神经网络基础架构-' e1 n* X& @' G' o1 d! j1 s
2-5神经网络实例演示-& z1 V! b" A3 e/ m
2-6正则化与激活函数. `6 `+ q- e$ @2 M. M2 N& d$ P
2-7drop-out
9 v+ M) P. d& X$ B1 d( |2-8课后讨论
2 |& j# K0 @9 M5 k: O. T3-1tensorflow安装3 [ s6 C N9 i. u
3-2tensorflow基本套路 q6 w! e! Z2 a4 N! a
3-3tensorflow常用操作1 x% {7 Z- o0 }. y
3-4tensorflow实现线性回归
- z3 k* R# M8 t; J3-5tensorflow实现手写字体; f0 @' j" c, l3 i* H8 Q8 K- E5 k2 a
3-6参数初始化
4 U6 Q3 W6 E5 A" w+ m3-7迭代完成训练) i' a) J6 M+ g
3-8课后讨论8 Z1 s O* o' _
4-1卷积体征提取! y+ O/ Y9 ]* Z$ Y
4-2卷积计算流程
& K6 }" k! N, f8 @9 J1 G @/ y4-3卷积层计算参数' x1 A0 D i. ^3 M
4-4池化层操作
/ `& f+ S! g1 L3 f$ S. d4-5卷积网络整体架构
! Y6 {- m% I: B5 \* d% T4-6经典网络架构
Z4 c& H9 C; t, \5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( p' V- r; M+ I6 N6 A2 y! v) C
5-2使用CNN训练mnist数& e, W; }$ @! G; g4 { N9 Q
5-3卷积与池化操作" b2 H0 C ~: }+ ^* q
5-4定义卷积网络计算流程
9 F0 I2 e. [6 V' I, U' _( H& F5-5完成迭代训练7 Q0 i5 J( O; V# a
5-6验证码识别概述
" G- ^: L# `2 F$ Q5-7验证码识别流程" x3 k# `/ j% A. N
6-1自然语言处理与深度学
2 l8 F/ K# u4 Q! `' f0 w0 C$ v6-2语言模型
/ d$ ]8 f, D7 K& X. _1 {6-3神经网络模型. U% w3 U0 D8 y5 A! k2 s+ U
6-4CBOW模型
7 a+ b# F' N; A6-5参数更新2 o, U$ t/ \) H1 N* A
6-6负采样模型# K( O& u$ L: z# D6 ^
6-7案例：影评情感分类(数据7 O3 c; }! [% N/ d
7-1基于词袋模型训练分类器2 i5 d# J8 p# w# d0 W9 |# R5 S
7-2准备word2vec输入数据4 C1 a' N9 y0 C
7-3使用gensim构建word2
' g" D. ]/ E; R" t5 k7-4tfidf原理
* k7 g: x$ k0 Q4 y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( U4 U4 t. b/ C% y/ d, k7-6GAN网络结构定义
- w3 R" p! T7 j K4 ?; g7-7 Gan迭代生成
( i& f$ H, Y. A3 ~2 ^$ V3 ]7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& Q# n, T! O6 ^" z3 G c! L' a7-9DCGAN网络细节 b0 x; N$ Y+ ?( C, I3 T
8-1 RNN网络架构
. }' S- K" @: c" I% x7 P8-2LSTM网络架构4 W0 }+ C$ D6 Y8 |. Z
8-3案例：使用LSTM进行情
* A: e: {3 j( C3 f. q3 c o1 t& V8-4情感数据集处理
0 s: g+ C( C7 x. ]8-5基于word2vec的LSTM模型
& M5 g& C- c7 B5 e3 X D. }' J7 z8-6趣味网络串讲（数据代
! d4 U0 l5 D8 ^. l+ ~; J8-7课后讨论版* p! C' X2 G% A5 l3 i
+ R6 x5 E2 ]: V4 _& A6 b
: u7 z5 k/ l8 F4 q2 d〖下载地址〗/ L4 t6 Z. L0 X! W5 _5 z
; O: @5 d4 V7 d3 ^4 F$ G〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, k7 t4 A5 C/ | i# [# V( d
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.html5 K3 K* J0 \9 N! Q
|
|
[复制链接]
