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深度学习原理及编程实现_人邮版( TensorFlow)
简介
分类
进阶
课程标签:
Python
查看课程
任务列表
第1任务: 1.引言
第2任务: 2.1卷积神经网络主体结构介绍
第3任务: 2.2卷积操作:局部连接和权值共享
第4任务: 2.3卷积过程示例
第5任务: 2.4卷积网络与全连接网络计算量对比
第6任务: 2.5非线性映射函数ReLU
第7任务: 2.6池化操作
第8任务: 2.7全连接操作
第9任务: 2.8多filter卷积
第10任务: 2.9高维输入处理
第11任务: 2.10卷积操作函数的参数说明
第12任务: 2.11卷积和池化的代码实现
第13任务: 2.12结果可视化
第14任务: 3.1循环神经网络引入
第15任务: 3.2RNN传输过程介绍
第16任务: 3.3为什么是隐藏层神经元
第17任务: 3.4权值训练:随时间反向传播
第18任务: 3.5RNN的常见变体
第19任务: 3.6RNN识别MNIST手写数字介绍
第20任务: 3.7RNN核心步骤的代码演示
第21任务: 3.8RNN网络搭建前准备:结构参数设置
第22任务: 3.9RNN网络搭建
第23任务: 3.10构建会话启动计算图
第24任务: 3.11RNN模型训练及性能测试
第25任务: 4.1RNN网络的缺陷:梯度消失
第26任务: 4.2LSTM核心结构:输入门&遗忘门&输出门介绍
第27任务: 4.3LSTM传输示例
第28任务: 5.1自然语言处理简介
第29任务: 5.2开源中文NLP系统介绍
第30任务: 5.3中文分词介绍
第31任务: 5.4机械分词法
第32任务: 5.5机器学习算法分词
第33任务: 5.6NLP概率图介绍
第34任务: 5.7jieba分词演示
第35任务: 6.1文本的one-hot表达
第36任务: 6.2文本的TF-IDF表达
第37任务: 6.3tf-idf权值策略实现
第38任务: 6.4模型训练与预测
第39任务: 课程配套数据、代码及PPT
学
习
中
心
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张老师
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