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发表于 2018-5-10 17:37:50 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
内容介绍:
第一课 深度学习总体介绍
    1. 神经网络:传统到现代
    2. 深度学习应用特点
    3. 深度学习发展方向
    4. 深度学习框架比较:用Tensorflow进行课程学习:
    5. 实例:Tensorflow基础
第二课 传统神经网络;
    1. 神经网络起源:线性回归
    2. 从线性到非线性:非线性激励8
    3. 神经网络的构建:深度广度复杂度扩展
    4. 神经网络的“配件”:损失函数,学习率,动量,过拟合
    5. 实例: 传统神经网络实现
第三课 卷积神经网络-基础篇
    1. 链式反向梯度传导
    2. 卷积神经网络-卷积层:正向反向推导
    3. 卷积神经网络-功能层:非线性激励,降维,归一化,区域分割,区域融合
    4. 实例:简单卷积神经网络运行
第四课 卷积神经网络-高级篇
    1. AlexNet 最早的现代神经网络
    2. VGG,GoogleNet,,ResNet. 近期的高级网络
    3. Deepface 结构化图像网络
    4. U-Net 深度图片生成网络:逆卷积作用
    5. 实例:利用已有模型进行物体分类/特征提取
第五课 卷积神经网络-目标分类:
    1. 目标分类基本框架
    2. 迁移学习
    3. 个人研究分享:如何设计新的的网络
    4. 实例训练:表情识别/人脸识别/动物识别
第六课 卷积神经网络-目标探测
    1. 目标探测介绍
    2. 传统方法总结-DPM
    3. RCNN 系列:RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN
    4. YoLo系列
    5. 实例:目标探测模型训练/部署
第七课 递归神经网络
    1. RNN基本原理0
    2. 升级版RNN:LSTM
    3. 语言特征提取 Word2Vec4 F-
    4. 实例:LSTM用于语句生成
第八课 递归网络卷积网络结合: CNN+RNN3
    1. CNN+RNN
    2. 图片标注:学会看图说话5
    3. 视频分类:时间信号帮助更多
    4. 图片问答:对话机器人升级版
    5. 实例:图片标注实例2
第九课 生成对抗网络:GAN0
    1. GAN原理基础
    2. 深度GAN:GAN +深度学习
    3. 条件GAN:生成图片由我控制
    4. info GAN:无监督找特征
    5. Wasserstein GAN:理论创新
    6. 实例:Pix2Pix 自定义图片生成
第十课 增强学习
    1. 增强学习基础
    2. DQN 深度增强学习
    3. DQN 改进模型
    4. A3C 模型:高效游戏机器人
    5. 实例:DQN用于Atari游戏学习

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地板
发表于 2020-11-21 09:29:26 | 只看该作者
确实是难得好帖啊,顶先
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板凳
发表于 2020-9-11 15:02:05 | 只看该作者
珍惜生命,果断回帖。
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沙发
发表于 2020-9-8 09:11:06 | 只看该作者
确实是难得好帖啊,顶先
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