8 e; K* W0 U2 m
3 t: a# D( u# [3 B0 n$ d! |/ U〖课程介绍〗/ m) i; L3 C E2 k' `! B
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 y4 i; \- \, ?8 r( U
8 u: B5 l4 F; C; q! [; J6 q〖课程目录〗
, s8 f, A5 t5 l% X! v6 M- D/ Z& [1-1课程概述与环境配置9 @7 ~7 D/ p. t" G
1-2深度学习与人工智能概述
: ?- V' S- j f1 y1-3机器学习常规套路5 Q3 l- y9 F; _4 g8 m5 K8 ^1 h
1-4K近邻与交叉验证
+ i* I- M& J6 {# F+ z# I7 Z1-5得分函数' x7 J2 X8 b$ d- U; O
1-6损失函数4 N6 f, w B3 u O( p
1-7softmax分类器) x9 Z* t6 f, ]) D5 ~# |
1-8课后讨论与答疑
) }: U; Y8 k7 y! u" J2-1梯度下降原理-& s. R d$ n( ^
2-2学习率的作用-
& X0 U/ A: t( p, l2-3反向传播-
A, X: _. X& K- I. @2-4神经网络基础架构-+ ^# ~" Z1 |: V- ], Y1 L) q2 E0 `, L
2-5神经网络实例演示-2 e" w' H# S, ~8 ?% G
2-6正则化与激活函数
0 {- U. e+ x) B8 C: O2-7drop-out
' x0 g% j: C) P5 o1 s2-8课后讨论
- [* T: A* U9 S3 |# d% n) ~0 m3-1tensorflow安装
: b1 V; Z/ P- N5 B5 o: K3-2tensorflow基本套路
1 Y% o2 ^6 w/ x# r: x3-3tensorflow常用操作4 ]: o2 @+ q9 _" A6 @3 M7 @8 Z
3-4tensorflow实现线性回归( A- n( j& B5 u, ^/ ]
3-5tensorflow实现手写字体
+ O9 E# ~4 w3 ~5 V }3-6参数初始化
* T+ P9 F/ g5 X9 z! s$ G' [$ y3-7迭代完成训练
/ i( |, k c c6 Y3-8课后讨论4 s6 Q3 S( E, e3 ` r* J; d
4-1卷积体征提取0 ~' L* `; d% K0 N4 V- V# M Y
4-2卷积计算流程
6 k0 }% a: U' n" F7 m" a4-3卷积层计算参数, t6 j9 P! I, ~/ }0 R
4-4池化层操作& w. ^! s7 ^, H! E7 |7 Q+ {
4-5卷积网络整体架构
% O7 ?/ i* A' y4 t0 G* U4-6经典网络架构
. w, c. C- |/ u1 J5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% U2 Y% O( N1 i! O
5-2使用CNN训练mnist数0 F& f. T u' j" w4 Z2 J( R
5-3卷积与池化操作
; {+ t+ N/ t0 Y' n! Y& t9 f5-4定义卷积网络计算流程
0 F5 r2 C, x9 P! L1 t9 B8 R& h5-5完成迭代训练# @; q. ]6 @+ \8 A7 H
5-6验证码识别概述) M/ p0 x; Q% y/ Y3 h& O' `
5-7验证码识别流程
4 b ?/ D0 S, v) p9 d* u9 S8 r6 J7 |3 [6-1自然语言处理与深度学
9 K6 s; {- \: O- U% h2 t9 ]6-2语言模型
/ ~7 ^; i( g8 r9 o! V+ M3 a6-3神经网络模型
' s! w9 e ?/ T, G6-4CBOW模型2 p( A: c( n( f, F. O
6-5参数更新
+ l* x8 u! N/ Y0 C9 b( B6-6负采样模型* v, @4 R. w: x
6-7案例：影评情感分类(数据. E, R7 o' X0 u2 ]( e. r2 P w
7-1基于词袋模型训练分类器. s' N9 F n- [9 V! n; g8 Q
7-2准备word2vec输入数据
) l% S @2 M4 Z0 ~* |: u; a7-3使用gensim构建word2
, V& v ?. @; I5 m1 [7-4tfidf原理
_3 x5 \8 z* ?7 x2 v7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 Q% H% ?/ ~9 ^8 H8 h
7-6GAN网络结构定义
/ c* O; V0 S8 ]0 y7-7 Gan迭代生成& c \/ A( q/ y+ H7 o
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, y' \9 j/ g" N* u1 o
7-9DCGAN网络细节
5 D1 Q7 \& {- o- w( f8-1 RNN网络架构
% }2 _, c( G: _/ M$ K) U, n) b8-2LSTM网络架构
4 v( `% ~: M5 |4 ?. V9 n8-3案例：使用LSTM进行情( g, o+ m: F9 B* N# T
8-4情感数据集处理7 o2 i( @1 q% E4 P
8-5基于word2vec的LSTM模型
+ w, O+ G" U( e8-6趣味网络串讲（数据代& L7 T) U8 ?! |- c' U4 E' O4 _4 z
8-7课后讨论版
- F _: x) x7 z4 f
h- G/ {8 x+ @( y+ I$ n* \& a/ Q. b, ]
〖下载地址〗
/ v+ z" Z, Q3 \: m s/ u7 b; L! H) E6 {
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗* u% ? W6 \. }, n4 `
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.html0 G( [+ |8 Y3 J# |; c
|
|
[复制链接]
