課程大綱： Tensorflow培訓
深度學習基本原理
1、深度學習簡介
2、深度學習成功應(yīng)用
3、深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對比
4、深度學習的訓練過程
5、深度學習的具體模型
·自動編碼器
·稀疏自動編碼器
·降噪自動編碼器
6、深度學習應(yīng)用案例
深度學習模型原理解析
1、CNN
·CNN模型的推導(dǎo)與實現(xiàn)
·CNN的反向求導(dǎo)及練習
·CNN應(yīng)用：文本分類
·CNN 常見問題總結(jié)
2、RNN
·RNN模型的推導(dǎo)與實現(xiàn)
·RNN的反向求導(dǎo)及練習
·RNN應(yīng)用：個性化電影推薦
·RNN常見問題總結(jié)
3、LSTM
·LSTM模型的推導(dǎo)與實現(xiàn)
·LSTM的反向求導(dǎo)及練習
·LSTM應(yīng)用：文本識別
加入高級會員獲得助教答疑
