5月最新课程小象学院深度学习第四期视频教程

课程纲要

第一课 深度学习整体介绍
1. 神经网络:传统到现代
2. 深度学习使用特色
3. 深度学习发展方向
4. 深度学习结构比较:用Tensorflow进行课程学习:
5. 实例:Tensorflow基础

第二课 传统神经网络;
1. 神经网络来源:线性回归#
2. 从线性到非线性:非线性鼓励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”:丢失函数,学习率,动量,过拟合
5. 实例: 传统神经网络完成

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-功用层:非线性鼓励,降维,归一化,区域切割,区域交融
4. 实例:简略卷积神经网络运转

第四课 卷积神经网络-高档篇( l)

1. AlexNet 最早的现代神经网络
2. VGG,GoogleNet,,ResNet. 近期的高档网络
3. Deepface 结构化图画网络
4. U-Net 深度图片生成网络:逆卷积效果
5. 实例:使用已有模型进行物体分类/特征提取

第五课 卷积神经网络-方针分类:

1. 方针分类根本结构
2. 搬迁学习
3. 个人研讨共享:怎么规划新的的网络
4. 实例练习:表情辨认/人脸辨认/动物辨认

第六课 卷积神经网络-方针勘探

1. 方针勘探介绍
2. 传统办法总结-DPM
3. RCNN 系列:RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN
4. YoLo系列
5. 实例:方针勘探模型练习/布置

第七课 递归神经网络

1. RNN根本原理0
2. 升级版RNN:LSTM
3. 言语特征提取 Word2Vec4 F-
4. 实例:LSTM用于句子生成

第八课 递归网络卷积网络结合: CNN+RNN3

1. CNN+RNN
2. 图片标示:学会看图说话5
3. 视频分类:时间信号协助更多
4. 图片问答:对话机器人升级版
5. 实例:图片标示实例2

第九课 生成对立网络:GAN0

1. GAN原理基础
2. 深度GAN:GAN +深度学习
3. 条件GAN:生成图片由我操控
4. info GAN:无监督找特征
5. Wasserstein GAN:理论立异
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 改善模型
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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