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李沐-动手学深度学习V21 I T- R9 D; ?3 }. v1 a/ r
6 _3 H @+ ?) | q3 q3 f5 B
资源目录:" F. v2 y% Q0 R9 g( q6 J! M! P1 x
+ l( ?6 c8 A3 |) x9 _1 D: N8 ^000pdf+src00预告$ M6 [8 W- N8 `6 T6 v. a+ X
* m& @" K8 f) j- ~
01课程安排
0 Y, R, l* j1 y+ m
9 ^/ q6 l7 n# t02深度学习介绍
0 E& ~- G3 i$ K1 P+ r: y G% Q# _. K# }$ l2 B3 M
03安装* }9 e* N- o: e0 c$ Q
& U: e0 C6 A% a2 K% R; M& B* `- x04数据操作+数据预处理
" P" ?' h3 y! d0 u/ v+ ?/ l: r5 J I0 l4 h) d
05线性代数; X9 o& x' v y6 ]1 \8 S
5 D# c: l- Q: a6 q# @2 k06矩阵计算
3 H% x4 W2 o' B+ ?, c- j0 ]; |4 T& q# @9 o% K, E6 a
07自动求导8 ?& A% N1 }/ t
0 Q8 m) ]! x# {# z
08线性回归+基础优化算法8 X% J9 J' v0 K7 L8 Q) d
4 y- N: H! k8 A2 q5 C
09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集
7 s& r: ?: k1 l
$ L: w" y4 C1 b09A Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习
0 X1 A9 {/ V7 f/ w" L6 r9 f( x3 L4 ^
09B使用AWS最便宜的GPU实例
; B" Z! I) w: W5 ?* D2 P& W2 m
9 E% q) ? e E! \4 m/ A( n7 I10多层感知机+代码实现* O2 h* {; P" _ J/ ?
6 {8 H$ p- |1 a* {# _! e6 J9 s! v$ }
10行代码战胜90%数据科学家?
; N, Z- a3 S. w5 b2 n; X0 U5 F# M5 u: o4 W
11模型选择+过拟合和欠拟合12权重衰退
! _0 V9 A% t+ a, a. r$ ~5 l) x* v, D" r. s# T
13丢弃法0 f9 M7 P( z8 x2 G" x6 v' a
$ L+ X; _; |6 L
14数值稳定性+模型初始化和激活函数
' K) F. h: e+ b
: v6 A; D6 z* z15实战: Kaggle房价预测+课程竞赛:加州2020年房价预测4 D# M7 M( Z/ u
$ U$ P6 W3 H0 e, ]5 l9 P' k16 PyTorch神经网络基础! u: u3 Z1 g) `, n: H/ G! j" }
8 g2 A) k# U% S: V) q9 y' g: T5 T17使用和购买GPU, P r* i5 B1 F: C! w& k( R
2 ^7 Y1 u# U+ M
18预测房价竞赛总结
' s& v8 F" I1 s' w- v ]8 K( ^; h9 q, ]
19卷积层6 F0 n5 @8 e* n9 k4 w
: Q" W/ E9 h# L& @* [1 C; l
20卷积层里的填充和步幅
! P/ u- C( Z! j' s% o
% }$ y7 p, E2 f; [2 s21卷积层里的多输入多输出通道7 f+ K: m9 y4 x1 u$ h4 i- i. v# E
. n0 X- W0 R0 F# k0 d
22池化层4 _: \& Z) h/ v
4 Q0 S* G! f- d
23经典卷积神经网络LeNet
5 a- p2 F; F; A3 q
8 P: k2 d3 }- M/ F; J9 Y8 D24深度卷积神经网络AlexNet$ ]: N6 D: T! @8 \
" y. \( F! s q. f2 j& u8 Z25使用块的网络VGG: R& I4 x* Q; Q2 L4 T* Z
, r4 m1 k8 U8 P: Y( w
26网络中的网络NiN
% i; c2 _8 T( A# Z6 O8 g8 k8 {" g: `8 q
27含并行连结的网络GoogLeNet lnception v3
5 a5 E' S5 [3 f) e/ y$ M
0 R. y& K' X# U2 k28批量归一化/ D7 v; y3 O; e( Y
2 L8 P! M. q" e* z T3 H3 s29残差网络ResNet
0 r; K7 @5 I" `( E6 ?# Z' g* {: r$ r2 U$ G0 |5 W$ J! Q
29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型
: S" ~+ h. q( F, I1 W- ?/ u$ z. y' R$ K5 l
30第二部分完结竞赛:图片分类
g5 n/ D* {- c! p$ t. F$ ^( s: f6 \% X/ K0 M% Z
31深度学习硬件:CPU和GPU
1 U1 v2 L( M* @; \2 M W9 R4 o. p2 o9 ]9 O" p# [' C
32深度学习硬件:TPU和其他9 _ H: M2 G& X# t. k6 r
! x9 t& @" Z6 J, f
33单机多卡并行
+ Z. o, z8 e1 v8 t2 Z4 u& l% h6 t0 c- C [) h3 Z! n' X
34多GPU训练实现; C, d8 u" w( J
" a1 T* _0 [% [3 @1 t
35分布式训练! H$ `8 R1 x3 H6 l
+ ~5 b/ Y* a$ }
36数据增广
4 N4 X$ v9 S( a
5 t4 f/ {2 A* |7 u$ [$ T' @& f37微调
" o" M- O4 x0 p* k9 N
$ ]0 R7 q4 l5 |38第二次竟赛树叶分类结果
& B, r7 Y1 _ V0 }' C/ y1 f! T# ^
& K {5 O' [8 Q39实战Kaggle比赛:图像分类(CIFAR-10). Q: [5 D% |) s, o4 G
9 v5 B" v6 E. j) H$ W40实战Kaggle比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs)/ H8 I2 h+ m' Q9 z
9 k6 K6 X9 }' ^0 j6 z* N$ W+ ^41物体检测和数据集' r$ h I0 t5 N( T: X R
! }" w, `! S6 W: @7 j42锚框9 O; r5 i8 J8 E. v
+ j$ o: D# O7 i" u43树叶分类竞赛技术总结6 c' o5 C) P1 V! o3 y9 s5 y
4 C0 Z8 H+ X; V0 O5 z8 ^ [" k8 Q44物体检测算法:R-CNN,SSD, YOLo
; A4 W5 S6 C% R$ K- e1 j4 U. T
6 @8 ]. @! J. o# V45 SSD实现
& r# E- c7 a. p4 ~; E/ I0 z0 G3 d* q% b- d* U& x- o. Z/ w9 U
46语义分割和数据集47转置卷积
. M6 H3 u; H) l, X) Q1 T& r2 _2 `& m2 E- p4 J
47.2转置卷积是一种卷积. @. s9 }8 _4 y4 K0 T
) _2 l3 E, \0 m1 a3 P) T
48全连接卷积神经网络FCN
! n6 a# _! h9 ^/ y1 \5 z7 w
% K7 ]4 F' E1 E2 N49样式迁移0 m6 m3 W! b1 ~' s" F
' k! j7 I! g( O
50课程竞赛:牛仔行头检测5 N3 }. b6 H- p C9 b8 T
" j( ]4 n9 o$ U2 O* w/ f$ R7 b51序列模型
7 Z2 y+ B2 S8 M" B8 }# ~' n" d! S
0 X& [( ]& y) j7 b d" F52文本预处理+ Y: I& m% D, x
9 @3 Z8 f+ ?/ V8 P53语言模型" `8 V3 h4 }! i! U7 S( \
$ a- `2 D- p0 Q# L
54循环神经网络RNN% n6 G1 o$ f+ D0 G
- m5 g+ u: z# M0 P* r% d. n) ^! b
55循环神经网络RNN的实现
& [; p- R2 U: L7 v/ ~" h) X9 _- [0 h2 e% B& \, L
56门控循环单元(GRU)
) ?- |, u" E. l$ x0 ?. @( u' W
" u8 X6 }2 ?9 F8 d57长短期记忆网络(LSTM)
R) l! D8 ^: e3 c( }5 H; X* v' t8 k2 K- e6 j5 W3 C/ @
58深层循环神经网络7 v( h9 M3 Y2 P; ]
% O7 }& e4 C" x- c# ]: {59双向循环神经网络
: r3 ~( s% c$ @1 W
6 j1 s% r' R- Z60机器翻译数据集
; m7 X* P( I6 i% h* g/ G8 k4 m* ?0 m
61编码器-解码器架构
) K" B/ E0 Z8 h3 k; P
P3 q+ o- r, ~9 K4 P62序列到序列学习(seq2seq)
' U$ ?0 z. e& ?5 x& V: g- l3 Q; J0 r
' x j) H) T, v63束搜索# e7 |8 _( Y' e
9 H/ h. o$ I# `+ U$ L* O64注意力机制( w8 o' r- t" w I$ t
+ ?3 I* d* [1 ^' E% P65注意力分数# Q0 Q' y' h: i
/ B, Y% _0 t% o, E+ d4 Y
66使用注意力机制的seq2seq
+ t9 Z# P8 i0 z3 p/ N( l6 O5 J" `1 N* F j# ]/ `/ Q! i, }
67自注意力8 c6 m; t. I+ n) v
" U$ K& i$ Y+ C9 j9 O
69 BERT预训练$ ]9 B0 {; B6 P0 e: i( r2 O0 G
$ U6 [9 g6 w1 ^/ _9 \# C# H70 BERT微调" c4 s6 v! {; F
, k1 q' w- J! ]% ^0 {/ [71目标检测竞赛总结; [ i O% y1 Z& X" D3 P7 f
; ~* k) p) w) @* N$ T72优化算法
' N2 ~% E9 w3 u3 h3 J- U
/ w7 C6 g0 v" j( \8 ?, k% L" u73课程总结和进阶学习【完结】( i: z4 n+ B" R, F, s* d
7 { o) U) r' Y
7 {6 z( a& ^! L' W% X; P! f+ a5 M5 ] e+ o# N7 N. z
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