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李沐-动手学深度学习V2

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发表于 2024-11-3 11:21:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
李沐-动手学深度学习V2
* X% ]3 c) e5 i" N0 n6 T$ v/ `3 e, K$ b% {
资源目录:
5 l. r; K1 s. d: G( x3 F( V
0 z% Y/ m4 [$ O5 h- f. U0 W$ b000pdf+src00预告. h# |3 s6 s* e/ |

8 j0 J) B. p/ \: h" B5 K5 u01课程安排
7 }( i# k7 @1 s  W3 ?! Q0 T$ n; h) g1 w5 p& }
02深度学习介绍
- [5 W9 D& k" N. M( D- F4 v2 b, P( t
* N/ S8 |  f  y' _& v03安装
* S- L0 ~# N" U$ X, {; C5 P1 v+ [
04数据操作+数据预处理
1 m& ?: T; r9 l5 o& P' _% f: S, t
! E% Q2 u1 `# f1 ?, W" H. H9 U, x5 S05线性代数
7 L; K# s- Y% s' B; E( \
. k/ L- q( z& u7 W06矩阵计算. X9 G! @: K# ?& R
% b5 J# \& M, j# z* E% m* M
07自动求导/ s' j: T" ^$ h2 j0 o  \

- g* J  \( u6 n: E# y2 a08线性回归+基础优化算法: ^4 G2 X% L6 {+ y; r, E, w7 `

+ a' A0 m- }" O+ }0 A09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集
) k6 I' X$ g( ?- E  [' n0 [. P
! _! w$ k# B7 d3 A% r2 z( Q  L09A Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习
/ _- |, N- |4 @# N% J4 s9 c- W
& `2 |# d/ X  ~: L' X5 h09B使用AWS最便宜的GPU实例6 X5 z4 a- m# j6 ]
7 |1 q' R# d) [1 o9 _9 s3 C4 n, H1 f
10多层感知机+代码实现
; u: E( P+ D7 J( J2 s" z0 R) R0 {# |6 o/ H, R& Q. I2 k1 H' n
10行代码战胜90%数据科学家?
: q& E/ T# y0 b) S2 Y$ m( {+ ^
6 x# ?6 Z. s, B, H( N, O* p! |1 P11模型选择+过拟合和欠拟合12权重衰退+ p3 r& S3 H4 ^0 y. \+ K+ L6 F. g

, U7 Y8 {; Y$ m2 O13丢弃法% ?- T# x, ?+ j* I

3 j7 V0 F! e& P1 @% H& z14数值稳定性+模型初始化和激活函数
$ S5 v# L9 A/ _" v, b# M6 z. T
9 k5 N: r: p; x# C$ d6 a+ t5 \* }) m15实战: Kaggle房价预测+课程竞赛:加州2020年房价预测1 ^- o9 V+ x) C8 z$ }% i
/ I3 D8 N, ]7 l. g' j1 i9 ^1 U
16 PyTorch神经网络基础
) i: D% j- T' {0 }0 A, A
. U* j* t+ z6 z% T! `' u17使用和购买GPU& {$ L+ l* Q/ i9 o" O; W

# O5 y6 c# C% l# R18预测房价竞赛总结% k" b2 q5 J/ i* i

* h6 d% ?0 r6 V# D0 b8 y( F* L8 j  A19卷积层) x1 z, C$ w8 w/ l7 S$ O$ ~2 G
, N- u) M1 x) C3 F6 h% {$ t
20卷积层里的填充和步幅
2 Y' a: k! X$ `  O9 r$ `$ f( K; D" I3 ^& K
21卷积层里的多输入多输出通道
2 Y  N  D/ t" f8 U  c! r/ k6 O" f' N8 q
22池化层
. T0 X7 E1 f1 M! A, S; Z$ k5 w2 }" ?5 Z7 I$ j. v
23经典卷积神经网络LeNet- a* |& @' |0 W& W) x

8 L( P) H$ m+ v3 \8 h& T: N24深度卷积神经网络AlexNet
2 s& Z0 `8 D+ ^2 Z4 M6 a/ ~, ^6 d: _! w/ X4 G
25使用块的网络VGG& h& i- L" g5 S, i: u% S; @7 c
% h& N5 c5 W3 e% w7 {- o3 n
26网络中的网络NiN
% H1 l: R' B; @7 Z/ i
+ J7 X5 F( \" ~' k27含并行连结的网络GoogLeNet lnception v3
. H4 C7 Y2 S8 E7 Q  @: X: q) N$ `  |
28批量归一化
2 K0 x5 j2 K( S; }* |! R
' V2 N/ P" C5 ~; x29残差网络ResNet
$ `. }, @9 y1 v, C% i
5 j1 Y. r0 K# f* h29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型1 v- s! f2 D# ?7 p4 U8 t. r3 d. R
3 e" R5 X6 |: Z2 ?- G0 C
30第二部分完结竞赛:图片分类
' H  l+ r$ K5 K- h9 T/ e
  Y9 F, \; s9 M$ \1 o31深度学习硬件:CPU和GPU2 Z# h) o% m& }$ N
, q5 M+ Y8 Y& }6 g, z. ^7 A
32深度学习硬件:TPU和其他: v$ o7 `' F* u3 v0 g
2 N* w. d% Z% X1 x/ D
33单机多卡并行' i! {/ a; a( }0 U' I, u
' M+ W' b. o' C% ^% w0 }
34多GPU训练实现- D* {) s  c* u, t' q

/ T9 C) U! z, S35分布式训练  A. N5 x* ?6 J$ ?
: o' G/ X; F! @# e( U- C3 P' v
36数据增广" F  T9 @! S/ J6 z  b0 L

/ H# |! V. z! V1 W- ]* F" I37微调
4 a2 Y; X3 _  }, d( j& A3 y! H  Z6 ~1 [, r
38第二次竟赛树叶分类结果
" j) d" S4 L1 L( h. t, X9 ^# N
1 N+ i0 W6 B" E! s7 Q+ r39实战Kaggle比赛:图像分类(CIFAR-10)
8 U* I6 j8 f/ l3 n" E  u# w/ x
( P0 h/ |) \; \" h" w; x40实战Kaggle比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs)
5 {$ a, |1 D1 s2 @3 Y; o) b' |
5 h' |/ X/ y' U0 m" L41物体检测和数据集, [- X* C& M$ V6 W' a8 Y/ c
) Y- M" L6 O/ S
42锚框
  u1 N" _9 e6 r/ N, |0 A1 H  W! R9 E& i6 ]+ z
43树叶分类竞赛技术总结
* ^4 S; u) o5 a" ^9 C$ b
& i* Q" E0 o0 r4 F( Q% ]5 u8 }44物体检测算法:R-CNN,SSD, YOLo3 @  F& f5 f! o5 W6 L* O
5 w' p  A1 D! _8 W
45 SSD实现: G) \7 |' q+ K2 \' @8 `4 ^

1 f: l' R4 I" c5 g0 Y3 G, a. [46语义分割和数据集47转置卷积
" A  o1 Y8 _  _: r* o( r. y& ?7 V: A6 w/ B" H& `3 r1 h
47.2转置卷积是一种卷积
8 R; Z; k8 ~1 x0 B8 n: w9 C2 w  [4 |/ M, V& \
48全连接卷积神经网络FCN
2 _: E) V& K5 c* ?$ }5 l) s# j+ l+ G: \& `9 w! z- ?& ?
49样式迁移9 a7 N! j) [% L& Q% \

. p/ S4 C( _# a" c" A50课程竞赛:牛仔行头检测& i+ \9 x- G4 r& V' L4 \! O

, I5 t$ C6 C; s5 ]3 U51序列模型
. [9 n  B/ P8 ~8 h, X6 R
* @; @0 k* ^( a( \52文本预处理
8 d1 B! E% \2 @. e' V, ~* y, E( u6 n# |$ }) F5 J1 p5 W
53语言模型
# d2 m& s/ e. F% g7 L- v
* N* N. ~% s/ {8 y8 C54循环神经网络RNN  A6 S, [* I) `7 W1 ]7 S& b( D2 I
( o6 u( t* {# w& y  t
55循环神经网络RNN的实现
1 g  g% j: l) n4 y. C+ s, `1 ^5 P  r1 M; M/ }. ?" p- |
56门控循环单元(GRU)* `: I0 I. y4 B% }; i' M& q

' A& l& c- d- M( a. r& t! I# h( v+ `57长短期记忆网络(LSTM), K. S# _( ~3 S! K' d
. L% r* l+ D2 y/ \7 |
58深层循环神经网络, v& }" C+ S* X- L% L
: ?: O4 l, h  l# N- w, V
59双向循环神经网络% f6 O/ @: Q& d
: ]/ A+ [8 f4 t% T# ~; y; _' m
60机器翻译数据集
' F/ }* y1 v. ]: M" b, G: M
7 s  ^( B# i; w9 S5 G61编码器-解码器架构
1 C# q, D3 p& i0 c, V8 w$ ?8 d, d1 [0 S% q# C
62序列到序列学习(seq2seq)1 j& T* ~4 Z+ l/ T

$ U6 d. y% A% ^* S8 [$ f* F63束搜索
! F, S* }% p: v* Q. K
# S5 Z; d: z2 Z" h64注意力机制/ i% Z3 N8 R2 o4 g! c: q+ _; x
8 O. `' O/ V1 t9 G2 n
65注意力分数
4 Z/ v3 R5 g. S! O# r1 ~$ v4 p1 R' {: Y7 }6 U: s
66使用注意力机制的seq2seq$ q* t0 G% E. h; c# G) D
$ l7 M7 d( ^1 }0 Q" y
67自注意力
5 r% \  I1 y/ c7 V
( t% Y# ?- \+ P. T; D2 G1 B: g69 BERT预训练
- l$ z3 J) o+ y$ Y/ _8 B# c) h4 W# O4 N9 }9 {4 h
70 BERT微调5 ]' i8 [' n! G/ ~/ s# B
% r, U% V/ g. x9 e, y
71目标检测竞赛总结
( s" R# F3 B5 k! t
) h1 a8 {: O1 S, z3 ^72优化算法
& M1 d+ d- F" V) z4 ^: E6 O1 v$ L& [
73课程总结和进阶学习【完结】0 S* h; h" G# w" I7 q/ M0 y% b

( e/ c  u. ]! v1 H5 C3 l4 a! ]8 ^9 m$ `
! D, E9 [) {5 Z
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