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
9 u$ i- u8 C; P8 o        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
" i9 k! }6 e) L) t        [PyTorch 搭建你的第一个神经网络]
2 Y5 _( C7 N& ^0 u1 J2 y* U        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
5 t/ @$ R# u- M! ~  r. o& [        CNN, RNN, Autoencoder, GAN, DQN 等.
        [高级内容]
        Dropout, Batch Normalization 等.; @: E* q( A( w% I; y( G* N& r$ o

〖课程目录〗:
0 q$ r" }1 x2 g. _        1.科普 人工神经网络 VS 生物神经网络
        2.什么是神经网络 (机器学习)
- q( l2 E% t8 X9 C0 F& \6 {. G7 d        3.神经网络  梯度下降 (Gradient Descent in Neura& K8 A3 L6 I2 ^  P  `/ A
        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
' s& I) o0 I( {  u7 T        5.1.1 Why" y" w1 C& O) \# ]1 M
        6.1.2 安装( T4 A0 y4 t$ l' h) ^& n( i* T* Z
        7.2.1 Numpy Torch 对比& `6 V( z0 c" m. \! Z1 r2 J
" ^8 y; g3 M* k: ?- M, R. B        8.2.2 Variable 变量
7 I1 K; J/ x  f5 H) ?, H: n/ X        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
        11.3.1 Regression 回归
        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
        15.3.5 批数据训练/ W6 a( Y9 {) G4 y5 @& w
' T& e# _/ R+ M+ ]# J' o9 w. j        16.优化器 Optimizer 加速神经网络训练 (深度学习)
        17.3.6 Optimizer 优化器
0 y7 t3 T2 O% l) s' ]- z$ r        18.什么是卷积神经网络 CNN (深度学习)* d2 d; q: C+ E; ^
2 l! V8 z4 r, @1 C* ?        19.4.1 CNN 卷积神经网络
! Y+ x; d" s! H: d2 x        20.什么是循环神经网络 RNN (深度学习)* J8 r' N& G, {4 `$ M
& m( J0 P; E; d! h        21.什么是 LSTM RNN 循环神经网络 (深度学习)$ ~. ?9 k! l0 I( [' e) e/ Y8 ?
! n4 H: b& h- c& |: A        22.4.2 RNN 循环神经网络 分类
. ~* v- V8 I- S% l        23.4.3 RNN 循环神经网络 回归
* N% s, f8 T+ s4 V! E! Y        24.什么是自编码 Autoencoder (深度学习)
. a2 \( d) y0 O* I0 Z        25.4.4 AutoEncoder 自编码# t1 ~) i0 M! {3 M% L. r( X
* |- i9 S+ H  `: v% @# v- A4 c* t        26.什么是 DQN (Reinforcement Learning 强化学习)
# V5 ~/ t9 y& C- W, W) t0 y        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
/ d3 y! K* F5 O. K# o' x( Z/ X7 p7 c5 c        29.4.6 GAN 生成对抗网络8 @- d! J) W9 E8 O
3 R: F$ R1 g% x3 x7 g( v# n        30.5.1 为什么 Pytorch 是动态 Dynamic–
  w8 B. r1 J; e) C4 d$ E6 {% j        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 _
) y! c" d* q1 \9 E% V0 t* v7 i        33.5.3 过拟合 Dropout1 i: i, g9 A4 M# J* ~
: \# L" W1 Q# i9 T9 V/ R        34.什么是 Batch Normalization 批标准化
: Y% y8 u  s1 B$ D, i        35.5.4 Batch Normalization 批标准化
0 X% b2 a- f" ~0 i( X. P+ _( d4 \
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