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〖课程介绍〗:+ S, u }3 G+ n) N
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# h* R4 y. ]; H4 ~( i @8 h" A$ \
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
) q0 q2 v+ {$ B [PyTorch 基础]9 P$ `- g/ j6 L
2 h) S- a7 c ? g: D$ k9 j [PyTorch 搭建你的第一个神经网络]
* m( E2 @, {% {! Z 简单的回归, 分类问题4 |3 v0 v# \4 X* }
0 G! f9 l" u; b9 y [高级神经网络结构]: T1 Y, v9 o+ b j, |9 Q( M0 @$ D# ~: J: V% G# [3 m( F
CNN, RNN, Autoencoder, GAN, DQN 等.
. O/ e9 t8 y, k$ S) \ [高级内容]1 K/ Y; i5 n; r8 `0 A
Dropout, Batch Normalization 等.; @: E* q( A( w% I; y( G* N& r$ o
; x# b5 n( w, O9 l% V+ ?" F1 o
〖课程目录〗:# T! T8 ]# K( `) Y
1.科普 人工神经网络 VS 生物神经网络 O' v6 [7 K! }% P" I
2.什么是神经网络 (机器学习)! I9 v! A0 h4 c m6 X! }1 e
3.神经网络 梯度下降 (Gradient Descent in Neura& K8 A3 L6 I2 ^ P `/ A
! D- v$ h" C8 ] D) K 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
3 o; |+ ^2 J- ]$ r/ { 5.1.1 Why" y" w1 C& O) \# ]1 M& A) I( p0 T0 e$ ^6 ~; J
6.1.2 安装( T4 A0 y4 t$ l' h) ^& n( i* T* Z
9 A+ v( D* q& G" Y* q& q 7.2.1 Numpy Torch 对比& `6 V( z0 c" m. \! Z1 r2 J) q( q$ I' o& v) g9 O
8.2.2 Variable 变量% i/ W5 ^. _$ l I6 _
9.什么是激励函数 (深度学习)2 ]- M; o7 _' T d2 a7 P+ M
10.2.3 Activation Function 激励函数4 P( y' O6 }/ t3 w4 F- Q5 Y, [+ Y
: y( ]6 k1 Y# t4 _" ? } h 11.3.1 Regression 回归
" c: g8 I6 y' q; s* X7 D: { 12.3.2 Classification 分类& \$ D9 ^6 i# |: i
! ], _7 p" W; u; H 13.3.3 快速搭建法' N( h- x/ \8 `% @% V9 M# c2 l6 T& K$ `4 v: A7 x7 U
14.3.4 保存提取7 a) h$ ]& R2 ~% G% ?) [" Z& U
15.3.5 批数据训练/ W6 a( Y9 {) G4 y5 @& w# z# Z) M# }* t* e+ \7 v
16.优化器 Optimizer 加速神经网络训练 (深度学习)2 ~) q0 `! M2 v/ u1 q4 N; I
17.3.6 Optimizer 优化器
7 L) `& o7 e5 w1 a5 B4 v 18.什么是卷积神经网络 CNN (深度学习)* d2 d; q: C+ E; ^
9 x" n7 ]! f# M8 q& F4 l( n 19.4.1 CNN 卷积神经网络
8 h+ x$ ~' A9 N9 }6 S 20.什么是循环神经网络 RNN (深度学习)* J8 r' N& G, {4 `$ M
! o+ P' [8 @ u6 m/ R* o 21.什么是 LSTM RNN 循环神经网络 (深度学习)$ ~. ?9 k! l0 I( [' e) e/ Y8 ?" m, }4 f' T" I8 Z; A% P
22.4.2 RNN 循环神经网络 分类
- Z3 X9 |1 {* ~5 F1 m( K( D 23.4.3 RNN 循环神经网络 回归3 |3 {5 q7 h$ N$ k8 p
24.什么是自编码 Autoencoder (深度学习)
1 y& n4 Y/ j9 Y4 Y% N# c! E 25.4.4 AutoEncoder 自编码# t1 ~) i0 M! {3 M% L. r( X3 p/ C+ j& Y. b4 Q% p
26.什么是 DQN (Reinforcement Learning 强化学习) ; N. y2 A% t1 Z/ k( E
27.4.5 DQN 强化学习! u% d; `5 l; d- h- H0 }. f
9 E5 L% B( B0 g6 k! @ 28.什么是 GAN 生成对抗网络 (深度学习), f) x2 i8 U/ s! g$ @: O. ^1 ~5 u) A0 m, d
29.4.6 GAN 生成对抗网络8 @- d! J) W9 E8 O& Q9 t7 H9 S, a( {" o4 d% ~; |
30.5.1 为什么 Pytorch 是动态 Dynamic–- G3 Z4 y. J, M# P% d. L
31.5.2 GPU 加速# \1 v; Y$ d: ]! M
$ S- E* Q; {9 Z 32.什么是过拟合 (深度学习)) M* A0 X5 [% N$ @: ]2 _
. x0 v M9 R: |* _ 33.5.3 过拟合 Dropout1 i: i, g9 A4 M# J* ~' J8 a X4 }# q% d: G
34.什么是 Batch Normalization 批标准化8 S6 S6 F* ]! H2 }* ?" |# }
35.5.4 Batch Normalization 批标准化
# T( t2 b, I" N" x
4 r- W' Z0 e" o8 ~3 z资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
! G+ i- M/ ?- o3 ?& I3 @
. B2 r0 q, U5 m$ T2 R% l7 i$ [2 i) }3 ~$ Z
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发表于 2022-6-8 22:03:03
