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