" _# N' A3 r5 L2 m( i$ F
5 ?+ ?( R0 u5 p( |0 [ Q9 x
〖课程介绍〗. Z' o! \* g% r$ N
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# i; Q: J. b$ W1 l1 _( ~! U! a6 ]8 V# e" y: W
〖课程目录〗
7 G1 X* D& j5 v* l1 t1-1课程概述与环境配置
{7 U+ o* X& W3 t; h/ c% b1-2深度学习与人工智能概述& E% \) j9 V8 x- u9 w2 u8 l+ o
1-3机器学习常规套路
3 s- Z W) x2 }$ {0 Y3 r( |! k1-4K近邻与交叉验证 s" x, F7 S- W1 G5 L4 R2 }
1-5得分函数, X/ C# |! ~0 }5 z% w/ n' Z
1-6损失函数
% P- ~7 S; w- E1-7softmax分类器
: u6 \% E& @, X1-8课后讨论与答疑
2 \) S' l' Q' m5 r/ W3 q2-1梯度下降原理-0 M2 N9 l% i- e) Q; @/ P. K
2-2学习率的作用-$ g. r( f( h: T% b
2-3反向传播-
1 `7 `& l- W' h8 \2-4神经网络基础架构-1 v# m; m* t% |- V' k/ ]
2-5神经网络实例演示-
* y7 q: p6 e! ?; q m7 d6 ?2-6正则化与激活函数
* H, K. U. v( B2 k9 b% Z) c- ~2-7drop-out* ~! V1 M" A, }/ C+ r
2-8课后讨论8 ^5 S# t: H) | V/ y( v
3-1tensorflow安装; X! Z1 _6 ^; I9 i2 u
3-2tensorflow基本套路 S1 R h) Q! G; k& s& [6 I
3-3tensorflow常用操作+ P5 C4 T: a" a: B4 T
3-4tensorflow实现线性回归5 b# K- R% S0 ?2 A
3-5tensorflow实现手写字体7 @; z& |. v# W- \
3-6参数初始化
# f: y, n, H g8 h3-7迭代完成训练8 h" p& M+ v$ p
3-8课后讨论" b" N, i) D: B0 f! e
4-1卷积体征提取: [, G S, [6 Z: H4 f
4-2卷积计算流程
, H! u( Y! v) A# q4-3卷积层计算参数
. E5 i) s+ Z( K8 P0 a* i4-4池化层操作
! _* }+ Q3 R3 d% m _8 e3 h4-5卷积网络整体架构
2 b. Y1 i$ Z0 l1 x4-6经典网络架构
N! U0 a1 z- C/ g! n T; y5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; v6 `* X0 H- q8 R7 h5-2使用CNN训练mnist数
. R1 F) N: W8 p1 Y5 m* f5-3卷积与池化操作
; C- h- y& ] @% m* [5-4定义卷积网络计算流程
7 ^3 x+ ?- `6 z/ r5-5完成迭代训练
$ D( n! P8 S; \( H$ N( b5-6验证码识别概述: @4 e- n1 o" N2 j' U* M* X' r
5-7验证码识别流程2 z) u3 R( s& l a. N S2 j
6-1自然语言处理与深度学
* p% M2 N6 K$ a* d5 I6-2语言模型* U @* [2 _8 ^' J
6-3神经网络模型- t/ v; L5 ^$ [6 J* G. [
6-4CBOW模型' U) c- u! t' [6 C- L
6-5参数更新
3 E6 o: W' x$ I9 F9 ?6-6负采样模型
. l* g& E5 [" Z) d- L- Z6-7案例：影评情感分类(数据
/ |# X3 l0 F" K T& c# N7-1基于词袋模型训练分类器
g0 D; J Y. M# n' L7-2准备word2vec输入数据3 S8 u9 Y9 Y- s) T+ a* B
7-3使用gensim构建word2
+ X# F, _) t" a, U ]. ~* B7-4tfidf原理
5 D6 |" f( y% {7 g# {. b7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 V, I1 K O, h/ {7-6GAN网络结构定义
; b( p$ y, E& i7 x7-7 Gan迭代生成4 H. }; I4 S' Y x
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- H6 J& i4 S& F' \7-9DCGAN网络细节8 Z- P! {7 l. \3 Q* V+ Z6 s2 R! k2 Y
8-1 RNN网络架构! T" c& C0 [3 J6 C/ A+ }' J7 H
8-2LSTM网络架构, h- l S- _2 [( m
8-3案例：使用LSTM进行情$ N1 d4 Y3 g" A8 z# o R9 x
8-4情感数据集处理& D( _% Q) E: ^
8-5基于word2vec的LSTM模型! g( P, v. g1 Q# S
8-6趣味网络串讲（数据代$ S/ ^' \. c4 ]7 |5 ~: u
8-7课后讨论版4 D' |6 p4 W: s8 j5 |% ` v
/ ?+ Q: g- i' x8 k' i6 K6 g3 c+ d+ g) Z+ x
〖下载地址〗
3 `& _ y0 j- ^, R/ V; Z+ s; x" t* j1 a& {1 X" i* k
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, w/ P5 _7 k4 K3 ^8 @8 s# ^
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- F& w# N& s4 P7 D
|
|
[复制链接]
