0 e, k L& f/ k6 v( ?+ O! j6 I( `) K4 W7 w" j1 x0 \ @" h, L
〖课程介绍〗( L: {% {3 c E8 Q+ s w: c4 E
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; l# w, K' m3 n* f. p: L
' B7 V" e1 B5 B: x2 Q/ f& | L2 B; I% u〖课程目录〗
' t' X! u; f2 Z( _! t1-1课程概述与环境配置
+ A* E: D" r, }5 l' d1-2深度学习与人工智能概述9 }) k$ ~& S* r
1-3机器学习常规套路) [1 _/ J' F6 M8 t, M- K- Q
1-4K近邻与交叉验证. C$ O. h, z3 i8 ~; r5 v
1-5得分函数
* v9 {0 |4 g- L" \5 f3 W9 T% [4 A1-6损失函数
z8 r* L/ L* L' R% ?1-7softmax分类器
% F& ^1 j' E5 Y1-8课后讨论与答疑; p5 ?. V/ ]- s
2-1梯度下降原理-) G9 [+ k A- X. H0 D& S% z! f! ~
2-2学习率的作用-; u3 k K% ?( Z
2-3反向传播-. ^1 L3 \2 Y- J2 j
2-4神经网络基础架构-
" q: r, a& o" p# d2-5神经网络实例演示-
8 c* T9 i7 Z# Q5 w2-6正则化与激活函数
* c2 ^' s7 B+ ]: i; [2 c9 i; t2-7drop-out
3 r) J- X9 o4 l/ C2-8课后讨论
6 y) y1 O! i- p, n5 U% B3-1tensorflow安装 O- ^6 [ s4 Y# C9 M
3-2tensorflow基本套路' H1 Z) |( M/ u4 A
3-3tensorflow常用操作
3 m6 H; |- c0 O; B" r* u" H3-4tensorflow实现线性回归
3 W) w" R6 X' @4 g" H( h3-5tensorflow实现手写字体
1 t3 l$ d1 q* v: j/ f+ s3-6参数初始化
$ H/ x6 o6 r2 ~- _4 K3-7迭代完成训练! ]6 k, `: ~9 w& ~2 X& w
3-8课后讨论% o$ {8 R. n+ V2 V `0 v9 Z0 A
4-1卷积体征提取- m) r- ?1 L6 D
4-2卷积计算流程+ m9 p H. H/ t& l$ | L* i
4-3卷积层计算参数 U L) l5 Y$ K8 ?, ?
4-4池化层操作+ K) v/ I u4 R2 c& e2 _: K
4-5卷积网络整体架构
# S9 A" x7 j" @+ b8 B4-6经典网络架构. \. o4 U, g3 Q _4 {$ |
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） W. d/ x- _$ I9 U: v3 C
5-2使用CNN训练mnist数
0 Y, O3 v" [2 W; P& ]/ y% P5-3卷积与池化操作; ~+ s- _% f. [* v4 O
5-4定义卷积网络计算流程
5 [" V; m$ D! u2 l8 K) }1 B5-5完成迭代训练8 I' a" a" h& e) |4 t8 l7 J/ S
5-6验证码识别概述
+ T) {* s- T; y. n, J0 c* X5-7验证码识别流程
+ s- m) i: @2 h! T6 w: J1 D/ r6-1自然语言处理与深度学7 v+ J8 z7 k, }! m* ^5 \4 b
6-2语言模型+ b' m( ~) l& Y+ N8 H& S3 t
6-3神经网络模型
3 f$ F, l7 R" u" k6 ~6-4CBOW模型# J, V/ N% A1 Q9 V; C* Y0 |
6-5参数更新! {( p; @' _) Z* ]# u4 [: C0 |
6-6负采样模型
0 ?! [! B& t$ O' v( p+ p, q3 U6-7案例：影评情感分类(数据
( ]1 ]; p, ^8 W1 M6 ]; [7-1基于词袋模型训练分类器
* Z4 J) U+ ~! M7-2准备word2vec输入数据
3 q. q4 [5 ~/ [) n0 \7-3使用gensim构建word2
- H2 A2 r! T, V: h7-4tfidf原理% \- b7 o5 \1 F& j
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! g7 ^+ Q/ B5 f) ~* }* B x' C+ \7-6GAN网络结构定义
" F4 U7 W# o7 A5 x7-7 Gan迭代生成
' i# w) H! U" d; l5 y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 G% x: r N' g: D" s7-9DCGAN网络细节& h4 m1 h5 G+ u9 Y! U; C
8-1 RNN网络架构
, ^2 ?5 E: O& Z3 C) S( v- {8-2LSTM网络架构! [& c2 x. [( v
8-3案例：使用LSTM进行情# H+ C0 _" Q/ L( w
8-4情感数据集处理- [" {" i4 S1 M: f& ~+ a! [
8-5基于word2vec的LSTM模型
8 k+ O( \# }, K' P. ~8-6趣味网络串讲（数据代; ]% ^) W; e% n! c) W6 R% O
8-7课后讨论版
) m% E/ s. @7 f; ?' o
" X7 n$ Z r- d" J6 ^$ {9 d% T9 L
〖下载地址〗, L2 d3 s1 Y0 Y
$ M9 t, ?4 o4 ^+ k3 B0 C* Y
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗 f1 S" m. T5 y; i( m/ c
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& ?3 @; u) z6 t, e' M
|
|
[复制链接]
