) l. Z0 j' ^ J$ c+ P3 d
1 q+ h, o) `) Y: {
〖课程介绍〗- u: ?. @# P# r/ X- d" ?5 a
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 {- c2 W( O" k5 l* S/ U
. `: Y9 ]& ]% @3 U
〖课程目录〗) W$ h1 U* l* ]* q
1-1课程概述与环境配置
1 i3 \7 m- R5 z; b' l1-2深度学习与人工智能概述) l# `" Z3 j* `/ _; P# w
1-3机器学习常规套路
7 ^/ J0 _7 E8 |$ W, F& @$ L3 p' @1-4K近邻与交叉验证
6 T' b. M5 I: ^9 h6 e9 H. m1-5得分函数! N' W' Z9 i2 Z3 p; h
1-6损失函数
( }( h- [* |7 [1-7softmax分类器
1 N K4 e; ?- W v6 V1-8课后讨论与答疑. z4 m( w: ~9 g. R
2-1梯度下降原理-2 X1 s W9 z* u+ t7 V
2-2学习率的作用-
. n9 r0 m1 u) l+ P2-3反向传播-- _/ D" ~, Z# D
2-4神经网络基础架构-" v9 L/ r5 v5 n1 i$ v+ t
2-5神经网络实例演示-
6 z, N u: Z) h; m( B2-6正则化与激活函数
5 _! ~, h; {1 I7 _/ U2-7drop-out
3 ^3 _" K% f" }; r2-8课后讨论
, B5 |3 a5 @' y; ^3 h9 x3-1tensorflow安装" C* B7 q9 ?$ V* S) ]
3-2tensorflow基本套路
8 q3 V7 W" p1 g! n/ d% E7 ?0 _3-3tensorflow常用操作
; m f9 T' _# e+ {, }3-4tensorflow实现线性回归1 D( A6 E8 A1 m" e% a K
3-5tensorflow实现手写字体$ n* j+ D2 x) }) l5 u4 e6 k/ d( H" m
3-6参数初始化3 ]* P+ U9 Y+ ]3 M2 I
3-7迭代完成训练0 T$ j8 i( i4 \6 K" G% L! X
3-8课后讨论3 k1 E+ d: t8 H2 ~- Q2 V
4-1卷积体征提取. }0 U5 u6 \& b; }& B
4-2卷积计算流程
. J3 l+ g- H2 t9 F+ S, {' E1 j4-3卷积层计算参数
0 v$ s/ S+ W+ N4-4池化层操作
7 O- U. n5 Z) M9 S4-5卷积网络整体架构
6 e& e8 G2 {# |! g9 r/ I3 B: k$ y* l4-6经典网络架构
8 a5 j0 I2 R" c& x5 B; x& F& `; b3 V5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 J ?1 x( m h2 {! r0 o
5-2使用CNN训练mnist数! L' R% O0 o1 S) j) l0 q/ Q
5-3卷积与池化操作
. f8 h8 }- }1 T% j& }: U, N5-4定义卷积网络计算流程
( o8 \/ @- P8 }: I' T5-5完成迭代训练
- ]' y. \. k! J) b5-6验证码识别概述
p6 r; e3 [) i) e5-7验证码识别流程
$ s* K+ q; l; U; `6-1自然语言处理与深度学
3 \5 P8 F! D% q' \9 \6-2语言模型, D* b" p6 }5 i. B$ I
6-3神经网络模型* E5 R6 E$ L; }8 R7 R" ] V% C
6-4CBOW模型6 z6 L1 c$ W/ |& ]% v5 O/ X
6-5参数更新/ c- @4 q0 J+ x. f! i0 \8 O/ U
6-6负采样模型
% r: ~2 a, k* T% X, N9 F6-7案例：影评情感分类(数据
6 R: S* r% ?1 g7 M; V' C: n7-1基于词袋模型训练分类器
- Z# q1 G Z" ~9 m: c l4 X7-2准备word2vec输入数据: B; C1 N4 z" b* `
7-3使用gensim构建word28 D0 O3 x9 @& n6 v& n! j2 r5 t
7-4tfidf原理7 R+ r$ g" J* r% v9 t) m- B5 ^7 }
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- Z) N" F% Q, [, a6 B+ K2 k1 ]: z7-6GAN网络结构定义; x! A% k: q, T4 L" X0 ~. f& h$ p
7-7 Gan迭代生成
8 d `* W7 s; j8 K, T7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
: T0 B1 C: V& w7-9DCGAN网络细节
/ Q9 G5 u! C3 a$ a9 M- @8-1 RNN网络架构
% K' Z% Z! S: ~$ `: k8-2LSTM网络架构
' X4 M8 p; |2 @% Q0 B) t8-3案例：使用LSTM进行情
2 b7 P" u, q( [# r4 n# G8-4情感数据集处理
* h2 [9 b8 k9 V+ ?, Q8-5基于word2vec的LSTM模型$ _ c6 t0 t& V4 P$ Q; X4 U. F6 `
8-6趣味网络串讲（数据代/ Y( G. h9 |# I8 F" [7 e
8-7课后讨论版" v+ q4 k1 E! @8 B+ N n
- {% Z; s, V( Y; G$ m3 D
8 |# x! i6 N# K" |! }# q& _- n- r〖下载地址〗 `' d7 V; Y0 a" ?. e8 f
2 v/ {" F; Y6 T3 y" }〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 C& O! k: h! x1 `/ h# N
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
# ?, i3 E( ?! O$ P
|
|
[复制链接]
