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  • PyTorch是业界最灵活,最受好评的框架。本套课程对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解,学员不需要任何机器学习基础,只需要写过代码即可轻松上手。基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集,从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。

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    课程大纲:

    ├─1.深度学习框架介绍

    │ 1.lesson1-PyTorch介绍

    ├─2.开发环境准备

    │ 2.lesson2-开发环境准备

    ├─3.初见深度学习

    │ 3.lesson3-初探Linear Regression案例-1

    │ 4.lesson3-初探Linear Regression案例-2

    │ 5.lesson4-PyTorch求解Linear Regression案例

    │ 6.lesson5 -手写数字问题引入1

    │ 7.lesson5 -手写数字问题引入2

    ├─4.Pytorch张量操作

    │ 10.lesson7 创建Tensor 1

    │ 11.lesson7 创建Tensor 2

    │ 12.lesson8 索引与切片1

    │ 13.lesson8 索引与切片2

    │ 14.lesson9 维度变换1

    │ 15.lesson9 维度变换2

    │ 16.lesson9 维度变换3

    │ 17.lesson9 维度变换4

    │ 8.lesson6 基本数据类型1

    │ 9.lesson6 基本数据类型2

    ├─5.张量高阶操作

    │ 18.lesson10 Broatcasting 1

    │ 19.lesson10 Broatcasting 2

    │ 20.lesson11 合并与切割1

    │ 21.lesson11 合并与切割2

    │ 22.lesson12 基本运算

    │ 23.lesson13 数据统计1

    │ 24.lesson13 数据统计2

    │ 25.lesson14 高阶OP

    ├─6.随机梯度下降

    │ 26.lesson16 什么是梯度1

    │ 27.lesson16 什么是梯度2

    │ 28.lesson17 常见梯度

    │ 29.lesson18 激活函数及其梯度1

    │ 30.lesson18 激活函数及其梯度2

    │ 31.lesson18 激活函数及其梯度3

    ├─7.感知机梯度传播推导

    │ 32.lesson19 单一输出感知机1

    │ 33.lesson19 多输出Loss层2

    │ 34.lesson20 链式法则

    │ 35.lesson21 反向传播

    │ 36.lesson22 优化小实例

    ├─8.多层感知机与分类器

    │ 37.lesson24 Logistic Regression

    │ 38.lesson25 交叉熵

    │ 39.lesson26 多分类实战

    │ 40.lesson27 全连接层

    │ 41.lesson28 激活函数与GPU加速

    │ 42.lesson29 测试

    │ 43.lesson30-Visdom可视化

    ├─9.过拟合

    │ 44.lesson31-过拟合与欠拟合

    │ 45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-1

    │ 46.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-2

    │ 47.lesson33-regularization

    │ 48.lesson34-动量与lr衰减

    │ 49.lesson35-early stopping, dropout, sgd

    ├─10.卷积神经网络CNN

    │ 50.lesson37-什么是卷积-1

    │ 51.lesson37-什么是卷积-2

    │ 52.lesson38-卷积神经网络-1

    │ 53.lesson38-卷积神经网络-2

    │ 54.lesson38-卷积神经网络-3

    │ 55.lesson39-Pooling&upsample

    │ 56.lesson40-BatchNorm-1

    │ 57.lesson40-BatchNorm-2

    │ 58.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN

    │ 59.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN

    │ 60.lesson42-ResNet,DenseNet-1

    │ 61.lesson42-ResNet, DenseNet-2

    │ 62.lesson43-nn.Module-1

    │ 63.lesson43-nn.Module-2

    │ 64.lesson44-数据增强Data Argumentation

    ├─11.循环神经网络RNN&LSTM

    │ 65.lesson46-时间序列表示

    │ 66.lesson47-RNN原理-1

    │ 67.lesson47-RNN原理-2

    │ 68.lesson48-RNN Layer使用-1

    │ 69.lesson48-RNN Layer使用-2

    │ 70.lesson49-时间序列预测

    │ 71.lesson50-RNN训练难题

    │ 72.lesson51-LSTM原理-1

    │ 73.lesson51-LSTM原理-2

    │ 74.lesson52-LSTM Layer使用

    │ 75.lesson53-情感分类实战

    └─12.对抗生成网络GAN

    76.lesson54-数据分布

    77.lesson55-画家的成长历程

    78.lesson56-GAN发展

    79.lesson57-纳什均衡-D

    80.lesson58-纳什均衡-G

    81.lesson59-JS散度的弊端

    82.lesson60-EM距离

    83.lesson61-WGAN与WGAN-GP

    84.lesson62-G和D实现

    85.lesson63-GAN实战

    86.lesson64-GAN训练不稳定

    87.lesson65-WGAN-GP实战

    常见问题FAQ

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