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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V21 U% U8 `: |. W, V* K/ _
/ T1 Y" Y. A, u4 `4 f) ]8 V
资源目录:5 {; g* D  a/ I  ^1 F) t5 ^1 D( I

; r* {' [9 v' _+ J) h000pdf+src00预告
3 {0 a1 |" L: w, |, O: M. j2 r7 v7 y. H4 ~
01课程安排
% ~" ]5 _, v, N' ]* o/ s6 e0 W3 o, K/ k' |( D; _) \5 B4 }5 B
02深度学习介绍  g+ k( O- |' M; A" Z: |
" ~, [7 t7 a$ U* s' k" g+ B+ F: D
03安装
! i' e& r4 n- S1 ?! I( M) N3 a( h& ~8 B, r
04数据操作+数据预处理
( s) S& I% C- T
* w; y6 [( S* C! ?/ g05线性代数( q0 L& L* i  i% N1 X/ r5 o
9 W) M- J; g* x0 h3 v- }
06矩阵计算% c# H6 |5 E; e8 }1 _$ E% v
1 `" d$ h& m- f
07自动求导
% \# ]8 H! r. X2 f5 W3 j8 [8 v8 E& @6 b4 a
08线性回归+基础优化算法
( T* H+ x8 @# v( v  h! {5 \. g# v0 J; L* a2 K& j( o. v! F" y
09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集' |4 w+ r* x' j# W) \

3 @7 O+ |6 u$ T, P" c! |1 O09A Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习
4 D: z4 v' j1 e$ P* a$ n; E/ R- N$ c1 z* P+ o' Z, Z+ n) e
09B使用AWS最便宜的GPU实例
& Z% Y/ a+ @5 {% I7 B% ]* |1 D& a3 H4 Q2 x8 Z4 t
10多层感知机+代码实现  }& \4 W7 H0 ^+ \8 X. |' h
% j+ c" U; L( Z9 `
10行代码战胜90%数据科学家?
& |, n9 t; X7 O% b: \$ `# W' |* l
9 p3 `2 E' i, t* T" I0 [; o' I11模型选择+过拟合和欠拟合12权重衰退; b$ n' q4 \3 J% `7 S* e

8 |! c5 p( x; [/ F# Q3 [13丢弃法
8 R' i  q% |# M  `
! k+ J7 Q+ c1 s$ c$ [14数值稳定性+模型初始化和激活函数. R- j% X9 Y' L: F
% P: O* {3 o& i  {9 b! l
15实战: Kaggle房价预测+课程竞赛:加州2020年房价预测
- j( ~, q# g8 n' V; g, u! Q  \- e, l) Z  D$ `0 G3 C1 w$ r" V0 Q+ C
16 PyTorch神经网络基础( W7 [' l8 b, @  F, W; [

' w9 n/ U" v9 G% V* e17使用和购买GPU
/ D+ D% k/ r/ u: T  f6 k( b/ h6 k: e: u/ f. x0 e
18预测房价竞赛总结' b) u$ V  q; \1 L, Z( X4 {8 b+ y. `
6 I; A$ M% H2 j  @: G/ f1 H
19卷积层
, P( U5 ]- @; e1 C4 N2 X& j! q# w8 x$ p5 d
20卷积层里的填充和步幅: H! t) M+ q4 t/ n% z, W4 [3 n  t$ v+ s
) Q& ^& ^* F5 C# d2 _! B; E* I% @" B6 I
21卷积层里的多输入多输出通道5 b: H/ R8 W% G4 `1 O

6 ~5 E# f4 f/ `" i) x22池化层
/ @+ T+ b, p- s) v/ h5 S8 N8 z' [1 R( h: x# _
23经典卷积神经网络LeNet" ]9 q( i& h7 p+ m" z" d+ Z

$ q1 Z" s7 O% z, q6 K3 s8 J) J24深度卷积神经网络AlexNet
# ~; |9 j8 v! K1 O* p' `+ B. l( z- n9 Z
25使用块的网络VGG: G& z! Y5 a: x- p5 s9 w# U
: ?2 P$ y5 Z, `( [9 N6 b8 Q
26网络中的网络NiN
" ?' R4 }$ p1 B3 ]& i
4 u+ a" p7 `- T" T( A27含并行连结的网络GoogLeNet lnception v3. e* n: M/ l# G% v" H3 i( X: \7 r
* n5 ]( K/ \6 ]
28批量归一化
8 O) Y+ N; B5 W% t6 C5 C+ \/ L4 \, t3 B0 z
29残差网络ResNet
( ^+ W% y7 o1 }# a$ D% R# E5 S) h) T/ u& O$ b; Y
29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型) b/ q8 }6 D4 b' `' T8 W

' C( E$ t% G1 W% z% a30第二部分完结竞赛:图片分类
/ {, R+ |" G6 V! R
' {. P# F# e8 r! t# K  ^31深度学习硬件:CPU和GPU
8 N& x2 n; F# ~) [( M7 h% @  K) {; y* u# u% r% w& V
32深度学习硬件:TPU和其他
! A4 }% U  S; W. T; a  W( _% |7 Z6 g5 B5 w7 S
33单机多卡并行
. O$ P4 v4 w, S4 @) A3 M) z6 D2 A7 i; }! U
34多GPU训练实现+ p3 K0 Y/ m2 k
5 M: h2 _& C/ J, E4 X0 j
35分布式训练
0 l5 V2 d; @* _3 F4 v
# O6 D9 F$ }: N$ m# d& b36数据增广( @3 {' M3 B7 R

# U/ g7 b$ w' c" ^37微调
! |7 }/ w: Z( r: x( U0 P) @2 S. W3 J5 x! [, [7 n
38第二次竟赛树叶分类结果5 W, l6 b9 m: C( }5 A

' A( R' R# F4 Z3 A6 S39实战Kaggle比赛:图像分类(CIFAR-10)
  Z% ~* f1 L2 j; ]' y& J8 f& @  C  V0 v- \
40实战Kaggle比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs)9 }$ i# S: g% M! z4 K8 j

% e8 ]7 r+ C$ i3 ^. B41物体检测和数据集
  L) ~+ q$ E' n, q6 j3 q* ]2 `/ f$ L" E
42锚框
2 ]+ N) W6 S2 D* V9 g" g2 Y/ q# v0 d, ]' |" x& f: d
43树叶分类竞赛技术总结; e  A- y1 e1 [8 ^; @4 ?: \

: a4 J' i' o% _4 G% W# g44物体检测算法:R-CNN,SSD, YOLo$ e/ d2 }0 b( b7 G/ G  p5 U% A
( a7 n+ [& D7 t; q7 z. O
45 SSD实现: r8 |- N. t3 Z' O& o

( o- y) V8 v: Q7 U46语义分割和数据集47转置卷积
; H& l* i- U( b8 N9 W% d5 F* x9 l5 h( l2 l' l* x
47.2转置卷积是一种卷积2 }* {$ u: a6 l  q( r% j4 d* w
% I$ e1 \0 N7 b2 ~$ X
48全连接卷积神经网络FCN0 H: r7 T6 B: w1 B( {& I3 |

+ L0 E! u! B$ n5 a' |; z; J49样式迁移- w) r- Y9 l$ V3 @+ y) H' Y4 ^
3 m3 ?& k0 c' y3 N' D
50课程竞赛:牛仔行头检测
# i3 [: h3 O  v/ d6 j) J8 q* T/ R* E" ?7 X; k( q
51序列模型
: l  u4 b8 Q% d
( Q" y' K8 m# E' T8 A5 C. d2 \52文本预处理  E$ ^, l$ e9 l3 _
6 v4 _& ]# n" b! `  _( H9 H6 p: T8 z
53语言模型2 [& W% c1 ]2 {; Q

9 L8 S! O& P% o8 P  a, D54循环神经网络RNN' Z8 k) P$ `4 i3 z5 y& L) Z

, N4 l) J0 g& _" g& M55循环神经网络RNN的实现
8 g, m5 n5 G3 X" k) ~+ I
' t6 C3 v) ^% Q% \3 ]' G56门控循环单元(GRU)
( Z; P) a$ v0 v7 C; C& F8 s6 @/ N9 d  }3 s5 o+ @/ s9 n4 Q
57长短期记忆网络(LSTM)
" f6 J9 @$ _1 J6 Z% ?
1 q; k! j( C( k5 h7 e& Z6 W# E58深层循环神经网络
, n; s  q* q2 J& w
: K3 j- E  h# p59双向循环神经网络
  [/ {+ M% L! U9 {" r* S
! C0 F8 m+ B% ^7 {  D. c60机器翻译数据集& ]. h- _; C& h5 C! y& V
2 k3 A1 A" }" w# n. n6 U: Y
61编码器-解码器架构( r+ g  H; c1 L8 ~5 U

+ @8 v5 J! z! _: y8 R7 \3 l, u& {62序列到序列学习(seq2seq)
' ^5 ]! Z" P1 w- S) Y. j5 P: C4 ?- p8 N9 ~& B9 _- L
63束搜索, J; [# D1 h0 `1 W. P
, [5 p6 a! k; n$ ^3 S
64注意力机制' K6 n  ^( {# |" O, q  g

* v: {& x( n5 V5 A( |+ i65注意力分数
' G+ X7 c' B; `, P- Y& W
+ Z5 G( |0 s8 Z* q66使用注意力机制的seq2seq* s; q. X0 B( I7 X  X' O
% x% q* X6 h: K# p7 \0 h2 h; T, a
67自注意力
. b6 C9 X7 ~, t7 o& {, Y5 c; d; a. }, }) I: t
69 BERT预训练
; ?' \0 W5 R/ o. k) v2 H3 ?  C5 l* I
70 BERT微调1 J* H8 t1 x$ {  k  \

! B/ ~* z- h& {* O8 }6 ]! O' a71目标检测竞赛总结
4 V9 D2 I8 Y& n- c( g& U
. c2 n. ~1 l8 U72优化算法
0 ]' z( g2 j0 [$ c  ^
& u* }4 @5 f$ U6 ^! _73课程总结和进阶学习【完结】) _  C. d0 d5 @4 b* f7 i6 P  Z

1 {1 B2 }7 s6 v9 p# n5 E; ]9 a: E0 Z0 S* Q
6 W- i8 w+ v- j2 I  l5 x
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