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机器学习/算法
动手学深度学习V2
人工智能
深度学习
共77课时 19小时46分51秒
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简介
动手学
深度学习
课程目录
课时1:预告 (3分13秒)
课时2:课程安排 (8分8秒)
课时3:深度学习介绍 (13分34秒)
课时4:安装 (16分6秒)
课时5:数据操作 + 数据预处理 (4分41秒)
课时6:线性代数 (9分3秒)
课时7:矩阵计算 (12分38秒)
课时8:自动求导 (11分40秒)
课时9:线性回归 + 基础优化算法 (14分57秒)
课时10:Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集 (10分26秒)
课时11:多层感知机 + 代码实现 (13分52秒)
课时12:模型选择 + 过拟合和欠拟合 (18分36秒)
课时13:权重衰退 (13分2秒)
课时14:丢弃法 (11分59秒)
课时15:数值稳定性 + 模型初始化和激活函数 (15分20秒)
课时16:实战:Kaggle房价预测 + 课程竞赛:加州2020年房价预测 (14分30秒)
课时17:PyTorch 神经网络基础 (13分27秒)
课时18:使用和购买 GPU (13分34秒)
课时19:预测房价竞赛总结 (16分38秒)
课时20:卷积层 (14分59秒)
课时21:卷积层里的填充和步幅 (14分7秒)
课时22:AutoGluon背后的技术 (3分47秒)
课时23:卷积层里的多输入多输出通道 (19分33秒)
课时24:池化层 (10分20秒)
课时25:经典卷积神经网络 LeNet (8分30秒)
课时26:深度卷积神经网络 AlexNet (35分15秒)
课时27:使用块的网络 VGG (9分3秒)
课时28:网络中的网络 NiN (10分54秒)
课时29:含并行连结的网络 GoogLeNet - Inception V3 (26分58秒)
课时30:批量归一化 (17分58秒)
课时31:残差网络 ResNet (14分9秒)
课时32:ResNet为什么能训练出1000层的模型 (8分21秒)
课时33:第二部分完结竞赛:图片分类 (6分36秒)
课时34:深度学习硬件:CPU 和 GPU (39分22秒)
课时35:深度学习硬件:TPU和其他 (29分18秒)
课时36:单机多卡并行 (6分58秒)
课时37:多GPU训练实现 (21分40秒)
课时38:分布式训练 (21分44秒)
课时39:数据增广 (12分48秒)
课时40:微调 (13分52秒)
课时41:第二次竞赛 树叶分类结果 (5分30秒)
课时42:实战 Kaggle 比赛:图像分类(CIFAR-10) (27分56秒)
课时43:实战 Kaggle 比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs) (19分8秒)
课时44:物体检测和数据集 (11分35秒)
课时45:锚框 (18分6秒)
课时46:树叶分类竞赛技术总结 (26分28秒)
课时47:物体检测算法:R-CNN,SSD,YOLO (42分4秒)
课时48:SSD实现 (9分56秒)
课时49:语义分割和数据集 (7分11秒)
课时50:转置卷积 (9分20秒)
课时51:转置卷积是一种卷积 (9分38秒)
课时52:全连接卷积神经网络FCN (4分22秒)
课时53:样式迁移 (4分57秒)
课时54:课程竞赛:牛仔行头检测 (11分3秒)
课时55:序列模型 (20分3秒)
课时56:文本预处理 (18分3秒)
课时57:语言模型 (16分17秒)
课时58:循环神经网络RNN (25分15秒)
课时59:循环神经网络RNN的实现 (48分34秒)
课时60:门控循环单元(GRU) (15分22秒)
课时61:长短期记忆网络(LTSM) (9分38秒)
课时62:深层循环神经网络 (3分22秒)
课时63:双向循环神经网路 (7分24秒)
课时64:机器翻译数据集 (10分15秒)
课时65:编码器-解码器架构 (3分32秒)
课时66:序列到序列学习(seq2seq) (12分34秒)
课时67:束搜索 (11分43秒)
课时68:注意力机制 (13分57秒)
课时69:注意力分数 (10分44秒)
课时70:使用注意力机制的seq2seq (10分14秒)
课时71:自注意力 (27分51秒)
课时72:Transformer (21分3秒)
课时73:BERT预训练 (21分50秒)
课时74:BERT微调 (9分44秒)
课时75:目标检测竞赛总结 (23分57秒)
课时76:优化算法 (34分3秒)
课时77:课程总结和进阶学习 (22分36秒)
展开全部
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qwqwqw2088
无线连接
1
条评论
yangyanghub
2024年10月27日 18:39:12
前面将的不错 但是感觉还是不够深入浅出
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前面将的不错 但是感觉还是不够深入浅出