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李沐-动手学深度学习V2
! C( N: f% O. G5 @: [8 C4 N( u
8 V4 x& g/ {! X6 {2 w P( H资源目录:6 @; a$ v: ^/ [9 P% O; p
1 q, V: o2 I5 n) g$ j5 n+ Y' C0 L000pdf+src00预告# Y1 N" X) } a, W) [
) w& p2 b7 k) P' X2 E9 o01课程安排' D: G$ Q7 e% _7 _, S. `
1 ]5 | I. L+ D" T: U0 j
02深度学习介绍( ^2 A- L+ Q4 v" J; x9 h
$ }( M0 i' t: |! ?03安装
) g) e6 r7 S# _0 ` G% D+ i5 s" w
04数据操作+数据预处理
! g! Z0 [1 [- K+ H
- N3 ~& I1 z" d# O; d6 T05线性代数6 X7 n/ d, D" w4 Y, p; _6 Y
; s- b( |) ]( H% \2 O) w* @' s9 F06矩阵计算+ x1 y) s3 G A: x! w
9 g% p" d$ `3 L, Z: C. d07自动求导( K& H) c D# I) a- F u& e( k
. x: N" U* R6 o7 W! @08线性回归+基础优化算法
0 H8 J' Y7 A1 B) B
2 F N6 v1 x; y; @2 Q09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集! D0 S! f, V$ a& w1 H# \# D
3 K q% H6 z& v9 d
09A Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习" u- R B, [0 H9 }0 G, w3 X
% b8 x% t$ g# c# f. ^8 m1 P
09B使用AWS最便宜的GPU实例
, X# x* Q1 z1 E$ o2 V* g3 f
0 q1 g" K% q" F* @/ C* _" c10多层感知机+代码实现# \; Y& i. k' Y/ w/ a
; a0 g7 W" u( Q8 S" a10行代码战胜90%数据科学家?
8 P* ]' }, v( x0 k; a$ g% S5 E6 ^7 R! C
11模型选择+过拟合和欠拟合12权重衰退
/ Y$ k P7 P! ^1 j1 V& G2 E+ Z+ W# o. K3 e) z
13丢弃法' U+ F: |) s5 {: y/ F0 P
5 R" t* f; `( \5 L/ J) R% `
14数值稳定性+模型初始化和激活函数2 P/ B' F: m5 j
, e* U) c; l. t/ v; n15实战: Kaggle房价预测+课程竞赛:加州2020年房价预测
6 I+ L' w" B @: ?( N- O% t) A& _. ~3 N/ b8 w. J* b5 i
16 PyTorch神经网络基础8 ^( J, h7 a6 l9 V6 @
( Z$ I) A& w5 }% U4 Z0 q17使用和购买GPU
, @5 W9 o5 h( Z( V% C- C. x5 t* l" c0 E2 ~7 v0 e" f
18预测房价竞赛总结1 e; N3 j" o7 ?1 n' e
! t; I/ A$ p$ }' B. Z( {; C19卷积层
Z. }8 \% b0 z& s2 Y
$ c' z' A5 `% A1 c- v$ ^20卷积层里的填充和步幅+ S8 o# h" Y" R6 P6 N
. B7 q$ Q$ L. W1 z# S/ r21卷积层里的多输入多输出通道& `) V7 D, y2 g# L: x k
7 a8 l \2 F! I% u, p
22池化层
& {$ b% H" N3 W0 ]3 q0 U% B# X
* k. @4 y S0 p! q4 r23经典卷积神经网络LeNet
* ~ d; D/ p- E( \2 m' j6 H8 m; a
24深度卷积神经网络AlexNet
8 q3 d% y5 b9 b! `, y% p' f9 n# K" Y5 R
25使用块的网络VGG5 I: h# b5 G% x$ s9 a6 [" L! J. d
) v$ K5 V3 B! l6 M* S% D
26网络中的网络NiN" O9 e/ }/ j2 O: X& W/ a# i
7 j# ?& \4 I8 [27含并行连结的网络GoogLeNet lnception v3% X& A! X' O3 \6 X7 N U
: _: J5 |1 W! h! V F# M28批量归一化+ @( n+ P- K: d9 F2 ^% A( ~3 U
" S3 o8 u' F2 F. r3 ~; b
29残差网络ResNet3 m7 H7 ^, j' d# j: z4 ~' z7 ~$ g
+ n, K' R8 v7 _29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型6 l8 x$ w3 _7 p8 \
; U1 I8 u" E/ H9 n
30第二部分完结竞赛:图片分类" k) ~- y( ^8 G4 L; E2 ~
+ ^/ U) P9 e4 D) A% z
31深度学习硬件:CPU和GPU
. y& w/ g) R. D2 e! o) E" m' S0 U3 x* g& P4 Y' r4 W
32深度学习硬件:TPU和其他
0 |: L6 z/ Q+ @% h$ p
4 p- Z* j# p# D i4 V4 D" D( ], N9 `+ s33单机多卡并行
* R* N# G; W3 l( F8 W/ M, o
- x2 Z8 l6 B- |2 S34多GPU训练实现/ W) q9 F( l8 P& Z" |0 z
0 i! N1 x4 N) a1 [/ _, r
35分布式训练
8 g2 g4 A0 i* E
% t, H( `0 i& Z1 ^36数据增广8 s- G' W; U) z0 w
/ m% k" o5 j1 N
37微调
7 I' A8 l4 {& H ~) j, z+ i
& [; F) U% d# q1 V% e6 A38第二次竟赛树叶分类结果
Y+ c6 @7 \* C. D0 }7 h) q$ v3 Z
$ K N V1 h6 V3 u: y9 g6 i+ }39实战Kaggle比赛:图像分类(CIFAR-10)
, Z3 b' H# Y2 H- R/ i# l
A5 G! q m, H+ }* G: W6 L# c" M. a40实战Kaggle比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs)
6 a. c4 p& I; |. }4 E+ Y I% [( r) \6 a. X1 n: O! J1 g
41物体检测和数据集7 V- a( V0 L& v7 I
5 q# W6 l3 O0 O
42锚框; R; B. k/ D7 v+ J: R5 Q' l
. t, |1 t; N }4 i
43树叶分类竞赛技术总结
2 `, q/ j5 ?$ l8 {" u/ Y) s e- p5 [) u
44物体检测算法:R-CNN,SSD, YOLo
4 p6 O! a& B% j! k$ K) O) A. d2 v L) J* {% j
45 SSD实现
; Y0 v& U* W+ |2 H& _9 e5 q
5 e3 e, \! I" l: e# h/ N46语义分割和数据集47转置卷积* ~; J$ x% c/ v1 Z" V
- q/ Z; S1 o, N5 B
47.2转置卷积是一种卷积
+ T0 y$ b7 ]: p& g2 l: x
) Z5 H+ {9 \1 ?0 B$ M; \0 \48全连接卷积神经网络FCN6 |& n6 L% M. a& ~9 G3 U3 W
- ^9 q# m' C: R; l49样式迁移5 `$ I( ]$ K+ Y( P' @- A0 f3 {+ P" I
+ o& Y1 @( J" X, K1 e% M8 t
50课程竞赛:牛仔行头检测
# m- w, F' }- D- l0 A* _7 E4 s
: f' n& a( v5 L5 f8 l51序列模型
! G9 b5 `) f7 S2 J6 S; N; S. R) i" D
52文本预处理1 r$ T4 n8 g% }# Q: V8 j0 E$ b
2 }3 X+ S* k! D$ F# o! c53语言模型 f) O( E0 v& \& j7 p/ R" y
4 Y+ b" M( t% d% D4 i
54循环神经网络RNN
! Y* l6 i$ E) g" U: |! L& K
+ `" i9 C( i7 Y55循环神经网络RNN的实现
2 C. d$ \8 T L7 i& B
! l: \" g* G9 q- t" H. s! Z56门控循环单元(GRU)& \; Q3 T& I: y# ^# E
, S8 {2 X& d4 [4 A
57长短期记忆网络(LSTM) X/ p& t- F. i# H; G% z
8 C& M9 j+ f! ^: b% j' I58深层循环神经网络
4 ]. E+ z/ w5 g
1 f4 c) r8 p( a3 R5 e59双向循环神经网络
3 I( X: Y9 K) m/ Z% | C& \0 c& V8 e. X' M a) j
60机器翻译数据集
; p1 w0 T o, {
% U7 S2 c/ o4 U5 a ~- O W8 m6 C61编码器-解码器架构
# m" ?1 }1 u0 a" t& P. k* n* \3 j. m! v
62序列到序列学习(seq2seq)
$ w; {; x1 f/ J; f4 r' \" L5 M
! v6 j5 h$ z& N3 g9 K8 n# l63束搜索& A `0 ?; v+ x, _ k. U: ?% Y
, F# p1 I& @5 V" `; [9 ]9 @( e
64注意力机制
( G7 x! D3 y/ [- E: P- |: v% K, U! p4 L, P/ C4 L6 \
65注意力分数/ O! G/ I2 [$ S$ d# x6 }2 @
. y9 A7 D- \0 c. Q3 k66使用注意力机制的seq2seq8 B; e& ]% G" \$ B& x- u
9 W! {* U! v/ `+ g# o# Y( n0 \67自注意力: {. `/ E& }! I9 b" d7 r5 ^' B
" m# J, a/ T. v5 Y69 BERT预训练
' j$ S9 r+ y+ f( Y1 C; `2 k' l# ~5 e, {. C
70 BERT微调
0 t. d! ]9 w6 Z( ^! X0 z: n7 C' C8 X. b; ^# G
71目标检测竞赛总结
- ?- e( T, [8 w& \ }, ?! S* H$ e' \0 _: d% ~7 a
72优化算法) Y! [- R- @! j, T) j0 E
3 M& j5 i( ~- _7 N' ^73课程总结和进阶学习【完结】0 l4 o, y" Q7 J5 T. l; _/ J! Q
9 a% A2 t- t5 k2 }3 q- [% \4 c6 f7 M1 A0 J9 w
/ U) k7 ` |1 X% m! q" M侵权联系与免责声明1、本站资源所有言论和图片纯属用户个人意见,与本论坛立场无关
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4、如本帖侵犯到任何版权问题,请立即告知本站,本站将及时予与删除并致以最深的歉意5 Q* h$ o" c8 q+ Q0 Q5 u
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/ j8 w/ Q" U2 z: ]! u6 O7 d
) Q5 J5 f+ A* I' q5 P6 u
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