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李沐-动手学深度学习V2/ m0 I/ H) M' ^9 y
9 O0 I% j% G3 z( S
资源目录：' v3 I9 @+ k5 u+ ~5 i# `
( ~% x# ?, x2 B2 Q8 T: }000pdf+src00预告' d9 x, d2 f* P3 @$ N2 |
! J4 }7 ]8 q W. M* ]' [& A/ @( i
01课程安排) F; h0 q: D( d# p+ E X& H
8 X1 I6 r3 n. }3 J# h( s% u
02深度学习介绍
2 D, z2 k3 N0 \; c' b- E, G! e5 V; \+ p& @6 z; z
03安装
% s8 K4 }/ ?. u& a) c7 j4 h7 b v" \0 Z; [7 }
04数据操作＋数据预处理' D$ l2 Z* o2 p7 w
' ^8 s: W) Y9 p( f- a: k& O, F05线性代数
' s) p$ S5 s% @/ I, x H) E2 [ Z4 g% C" d+ R+ H. F
06矩阵计算" r, k, j6 Q# q" |
/ {4 p& h# Q z- |- F+ L
07自动求导/ b- g; |( k" W$ D8 J; U
) K0 W7 w% l( f! v3 |/ e2 v1 r/ p3 j
08线性回归＋基础优化算法1 v- z, i: a+ X5 m: d" }
: j- T0 g9 m3 o+ x" B
09 Softmax回归＋损失函数＋图片分类数据集) @/ D4 ]. ~# o/ C6 V* l$ m
9 u3 ?4 A& @3 L( Q0 s+ r6 F
09A Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习
+ A4 E4 V) p7 Y' _& }
" ~+ x+ f' o$ e. h" K, S# S09B使用AWS最便宜的GPU实例- M' c+ M+ o8 U& ~! \
1 d9 Y$ e( N( e7 y; G2 l1 D0 h
10多层感知机＋代码实现* n. m" d4 }9 k2 P0 Z
" r8 F! Q4 d9 v3 P" @
10行代码战胜90%数据科学家?( V( J, D# X/ _1 `8 T
6 Y) x- w! N1 {. K
11模型选择＋过拟合和欠拟合12权重衰退; a) D+ y* j0 L$ P5 g, G" m
& m" O/ S: f- z1 o8 i/ J
13丢弃法
3 s0 s+ y6 t% X: @7 X3 C% h( ]" X: I0 O* y
14数值稳定性＋模型初始化和激活函数
7 p' j/ X3 \$ y3 \* g
' W) ^; C2 d* B6 _2 I& \15实战: Kaggle房价预测＋课程竞赛:加州2020年房价预测8 ]2 [; { H" a
$ f5 _/ {( Z- U b16 PyTorch神经网络基础- X# c% ?6 _, Z
. {! n8 F" @8 u' ~* N# l E- v
17使用和购买GPU7 C/ m7 U* g6 b, P! V) V; v
! b" L$ z! S$ ]" P) P18预测房价竞赛总结
+ [( u1 G$ p% x! M! b4 E, X) x% G" o" J6 H# G
19卷积层
o$ V* J4 g( d& D7 V3 E# S, e3 w
20卷积层里的填充和步幅& ^: M9 }7 j7 t! |; k" E0 y/ `2 _1 @
5 O$ ]# m W& r- j: H& M1 e
21卷积层里的多输入多输出通道
3 w1 o! q( a3 [3 F( F9 m+ D5 O- S+ v. _7 I! f# v
22池化层0 X- L( f4 S) t2 F) h
0 |7 v3 X1 Y* v. U/ H! P+ Q6 f ^
23经典卷积神经网络LeNet3 V9 P# v: o+ Y5 _; c
3 F4 s) L1 |; ~4 w3 b# d" t24深度卷积神经网络AlexNet
$ ]( t# e0 \$ o9 Q. i
+ x# q6 z/ s' c25使用块的网络VGG& z, T1 |3 }7 v, M3 ~* _
; v! n& E5 K3 Z% R# Z26网络中的网络NiN
! ^+ d* l/ N1 Y
$ v+ D, D! ^2 m: o! `, n% O27含并行连结的网络GoogLeNet lnception v34 P. e- G& S* R2 c3 F
/ D; k8 M. l# l' N. p+ D, Y. ~
28批量归一化
, ?5 x7 H& [# Q D3 @: l1 U |9 o3 L, U E3 ]9 \: Y+ Q
29残差网络ResNet
4 p+ y" X, O/ F0 k3 M4 w/ T" h% H% e2 `; @) D( h
29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型: x' k. a$ C& j0 l
6 _% ?1 l1 y6 N3 _; f! ?& @
30第二部分完结竞赛:图片分类
' E; R8 |! A q
% ]4 I, h! Z! `3 m5 D1 W3 L! l31深度学习硬件:CPU和GPU
9 u; z" P- {4 k9 e6 }
! i' }: X5 S, j32深度学习硬件:TPU和其他
1 O6 _0 g* L2 w2 h2 U/ i1 N a# P0 N
33单机多卡并行- p* h: `; ^4 O7 [) g- R
- ]! I# x, T' {! h( y34多GPU训练实现
$ v7 ]3 J. Z: b
: f, [$ s0 R+ X+ {35分布式训练! }! m3 u' \0 |$ m/ q* w, J% W
. X" `+ R$ B/ E$ X5 L% s7 f1 L36数据增广
. t! C# C T0 e& f% O1 ?+ L) I& M- g2 v: i
37微调5 b+ R# W( E- V
; ~& m" k8 W, @0 o38第二次竟赛树叶分类结果
/ n, Z4 j4 M6 O1 q7 U! V5 @* j% M& T
6 [- O2 c. h) h% O% e+ g39实战Kaggle比赛:图像分类(CIFAR-10); X5 @- M9 }' q8 f0 Q0 _
, m& B* d3 k+ }- ]40实战Kaggle比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs)6 K* M4 V7 k. R& s! i( Q: Q
! a. R& }: m( u9 l
41物体检测和数据集" n1 d% V3 c- l4 F& d/ E- V. H/ H
4 l" j* W' {2 s, R42锚框! B _7 d& j# L0 b1 Z
5 \# L1 O; `5 e
43树叶分类竞赛技术总结, E$ w1 i# a7 T9 c# S B5 c( n6 ^
8 s% g) m1 g3 y' ?6 B
44物体检测算法:R-CNN,SSD, YOLo
1 \- m8 p" F0 P1 Z( Q! x5 A
! r& O% [! u- N4 \- T B/ o45 SSD实现4 j7 l1 B, a' f
; n. @7 v/ V3 E* S; N1 ~: m46语义分割和数据集47转置卷积
1 [- f" A L6 H9 C+ C2 z3 l# ~4 Q/ r3 y3 _, d7 u
47.2转置卷积是一种卷积
3 x2 z U9 t- e7 E1 K4 F' R, r8 X' j: R: V) P
48全连接卷积神经网络FCN& X& a( B! x$ }) Q! S
$ ~/ o1 n \" ]0 \5 u
49样式迁移
4 a, g6 p$ P/ e1 {2 `) n% v+ E. D( [, n5 L
50课程竞赛:牛仔行头检测1 }/ ]4 } D. k. f) t4 i
; ` l6 w: _ Z4 J
51序列模型& y3 X( |4 p; C5 }, j0 [- Y
8 c/ T4 k: n Y, s/ ^& q. [6 U52文本预处理4 {; k U* R8 w
6 W0 y2 X0 \% l* j, u8 U, Z) X53语言模型# `8 S; B+ v! `
) X$ o6 |% H1 d9 B, f+ C
54循环神经网络RNN$ h+ ?% H6 q" ^1 k0 T# ^+ `* ^
% D) l, o5 Q G- f55循环神经网络RNN的实现& J `. p8 o f) Q2 g
# o: S/ K5 M* V0 D. X56门控循环单元(GRU)6 ~1 b# ]- a% W ^
+ Y' w' f& j: L9 T! X& ?! D+ k* m57长短期记忆网络(LSTM)$ P. f0 ~" E' u
. [7 e7 J, }9 B+ {9 l3 `: z58深层循环神经网络
3 B- C- J D7 r: O
# [3 G0 q; n" ]: g; F+ N59双向循环神经网络# C) E4 k6 [) k% ~
! T! L: \$ J8 Z" D) B7 r1 j60机器翻译数据集! q8 n! M8 w2 I8 Q
6 @1 I9 E' a" ~% e A61编码器-解码器架构+ @" e7 V1 _8 J
3 R, E# x$ c2 v" O
62序列到序列学习(seq2seq)3 g7 \/ r8 W3 d
: H$ T: h; ^% B5 E: b
63束搜索' z! x7 ~3 Y" q, P) ~
. ?& W) v, N) Z- c% n4 y64注意力机制3 k! r" Z- s, X* b
! d# G: y8 G7 R
65注意力分数" |. k9 h6 D7 z3 k+ J
& [+ u3 J" v$ `! m2 }
66使用注意力机制的seq2seq
4 p0 E( j$ T% C# k7 |- v: @9 T( P
0 n- T9 B* }; q67自注意力
+ t9 V6 L9 K2 E7 y1 b e; F5 b# I" ?' q( @$ x6 H
69 BERT预训练
! H0 r V2 \3 e0 l5 X
" q3 X3 {/ i. P: V70 BERT微调
5 h$ p2 C$ d3 ~4 N
% p" X( `! c1 k6 H5 ?+ P71目标检测竞赛总结
" \) [$ o6 M3 X' h; ?4 F& u
0 j! P- @5 Q3 M; J! \' G72优化算法5 y: Q' q I+ ?; r9 @1 C- q
, b+ h3 Y$ |8 S6 t: i
73课程总结和进阶学习【完结】 [7 h7 p9 W- w" y5 Z( W( t, ^
7 U, J) K1 K, Y) T* w4 o% H! v3 d# C3 L
/ N, @) |% Q: }, t, H' C2 w1 I% j
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如有侵权联系邮箱：ruikelink@gmai.com- n1 x* m9 g6 H" k4 F" t; g) K' o
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见& Z9 ~( ]% a0 t4 ^' e/ |; h' ?
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发表于 2024-11-3 11:21:55
