莫烦教学PyTorch 学神经网络

羊城季风

〖课程介绍〗:
        精心编制的神经网络学习教程, 从认识神经网络到使用神经网络分析各种问题, 比如说回归, 分类, 图片分析, 序列分析等等. 经典中的经典. 之前做过 Tensorflow 神经网络的教程, 反响热烈, 现在重新编排教学内容, 更加具体到位. 比你买教科书好多了.8 r" Q3 m4 w) o: Y6 f" z) o7 Z
        通过代码学习, 并且加上许多动画形式的短片, 让你没有经验都能迅速掌握要学习的内容. 所以课程包括以下内容.- ^8 e! F! w* x! I2 k; s
        [PyTorch 基础]9 P$ `- g/ j6 L
        [PyTorch 搭建你的第一个神经网络]
        简单的回归, 分类问题4 |3 v0 v# \4 X* }
        [高级神经网络结构]: T1 Y, v9 o+ b  j
6 V( Z4 T8 R2 I7 V  i) r  c        CNN, RNN, Autoencoder, GAN, DQN 等.
        [高级内容]
. e3 `: U7 \4 S' s+ e8 k9 o4 J        Dropout, Batch Normalization 等.; @: E* q( A( w% I; y( G* N& r$ o
6 ]! J" S* v. ~0 z% U' @4 g
〖课程目录〗:
2 n$ A9 s- X) g  @% i        1.科普 人工神经网络 VS 生物神经网络
/ @9 g" d0 e2 P( J6 `! B        2.什么是神经网络 (机器学习)
        3.神经网络  梯度下降 (Gradient Descent in Neura& K8 A3 L6 I2 ^  P  `/ A
7 [* x4 V% v' y0 q; N4 j5 P        4.科普 神经网络的黑盒不黑 (深度理解神经网络)/ |; ]. A0 u1 Z! |1 m
9 R$ M/ `8 O8 c7 I1 @        5.1.1 Why" y" w1 C& O) \# ]1 M
; a$ k( s3 |: O; W; i8 v4 Y        6.1.2 安装( T4 A0 y4 t$ l' h) ^& n( i* T* Z
4 Y2 [0 w1 m! h3 S% p        7.2.1 Numpy Torch 对比& `6 V( z0 c" m. \! Z1 r2 J
        8.2.2 Variable 变量
        9.什么是激励函数 (深度学习)
        10.2.3 Activation Function 激励函数4 P( y' O6 }/ t3 w4 F- Q5 Y, [+ Y
' L; M& [: j0 Z2 W, ~$ n% z8 J        11.3.1 Regression 回归
, r: u. V( T8 Z) v5 T# I/ }        12.3.2 Classification 分类& \$ D9 ^6 i# |: i
        13.3.3 快速搭建法' N( h- x/ \8 `% @% V9 M
        14.3.4 保存提取
8 R  F% Y% M( k2 a        15.3.5 批数据训练/ W6 a( Y9 {) G4 y5 @& w
7 W' I5 X8 _4 i5 v7 {        16.优化器 Optimizer 加速神经网络训练 (深度学习)
2 ?0 y4 f" a" |# z$ w, j+ r        17.3.6 Optimizer 优化器
        18.什么是卷积神经网络 CNN (深度学习)* d2 d; q: C+ E; ^
        19.4.1 CNN 卷积神经网络
; B5 N* j* E* l- G2 \        20.什么是循环神经网络 RNN (深度学习)* J8 r' N& G, {4 `$ M
2 C) M$ g3 u6 A/ Q2 [1 V        21.什么是 LSTM RNN 循环神经网络 (深度学习)$ ~. ?9 k! l0 I( [' e) e/ Y8 ?
        22.4.2 RNN 循环神经网络 分类
        23.4.3 RNN 循环神经网络 回归
9 q+ a2 a4 I' J: g        24.什么是自编码 Autoencoder (深度学习)
( N! t( s7 U2 r9 v6 V# ~7 y& I4 A        25.4.4 AutoEncoder 自编码# t1 ~) i0 M! {3 M% L. r( X
        26.什么是 DQN (Reinforcement Learning 强化学习)
        27.4.5 DQN 强化学习! u% d; `5 l; d- h- H0 }. f
        28.什么是 GAN 生成对抗网络 (深度学习), f) x2 i8 U/ s! g
0 ^* l8 {: F- s/ M+ e7 [        29.4.6 GAN 生成对抗网络8 @- d! J) W9 E8 O
3 C8 E, ?& V6 i* g5 L3 T+ L        30.5.1 为什么 Pytorch 是动态 Dynamic–
        31.5.2 GPU 加速# \1 v; Y$ d: ]! M
        32.什么是过拟合 (深度学习)) M* A0 X5 [% N$ @: ]2 _
        33.5.3 过拟合 Dropout1 i: i, g9 A4 M# J* ~
        34.什么是 Batch Normalization 批标准化
        35.5.4 Batch Normalization 批标准化
# B: x; o' H$ C5 _  d
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