中科信軟深度學(xué)習(xí)模型 & Tensorflow框架培訓(xùn)課程，深度學(xué)習(xí)模 

主題

課程安排

深度學(xué)習(xí)基本原理

1、深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
2、深度學(xué)習(xí)成功應(yīng)用
3、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比
4、深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程
5、深度學(xué)習(xí)的具體模型

·  自動(dòng)編碼器

·  稀疏自動(dòng)編碼器

·  降噪自動(dòng)編碼器
6、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例

深度學(xué)習(xí)模型原理解析

1、CNN

·  CNN模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)

·  CNN的反向求導(dǎo)及練習(xí)

·  CNN應(yīng)用：文本分類(lèi)

·  CNN 常見(jiàn)問(wèn)題總結(jié)
2、RNN

·  RNN模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)

·  RNN的反向求導(dǎo)及練習(xí)

·  RNN應(yīng)用：個(gè)性化電影推薦

·  RNN常見(jiàn)問(wèn)題總結(jié)
3、LSTM

·  LSTM模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)

·  LSTM的反向求導(dǎo)及練習(xí)

·  LSTM應(yīng)用：文本識(shí)別

·  LSTM常見(jiàn)問(wèn)題總結(jié)
4、DNN