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    深度學習入門與實踐 PPT課件
    資料類別
       計算機課件
    課程(專業(yè))
      深度學習入門與實踐
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      深度學習入門與實踐|神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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      2023-06-09 09:09:00
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     內(nèi)容簡介:     深度學習入門與實踐 PPT課件
       第1部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習
       第1章深度學習簡介
       1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學習應(yīng)用
       1.3為什么深度學習會興起
       第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編程基礎(chǔ)
       2.1二分類
       2.2邏輯回歸
       2.3邏輯回歸的代價函數(shù)
       2.4梯度下降法
       2.5計算圖
       2.6使用計算圖求導數(shù)
       2.7邏輯回歸中的梯度下降
       2.8m個樣本的梯度下降
       2.9向量化
       2.10向量化邏輯回歸
       2.11向量化邏輯回歸的輸出
       2.12Python中的廣播
       2.13numpy向量
       2.14logistic損失函數(shù)的解釋
       第3章淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
       3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示
       3.3計算一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出
       3.4多樣本向量化
       3.5激活函數(shù)
       3.6激活函數(shù)的導數(shù)
       3.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度下降
       3.8理解反向傳播
       3.9隨機初始化
       第4章深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       4.1深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
       4.2前向傳播和反向傳播
       4.3深層網(wǎng)絡(luò)中矩陣的維數(shù)
       4.4為什么使用深層表示
       4.5超參數(shù)
       第2部分改善深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):超參數(shù)調(diào)試、正則化以及優(yōu)化
       第5章深度學習的實踐
       5.1訓練、驗證、測試集
       5.2偏差、方差
       5.3機器學習基礎(chǔ)
       5.4正則化
       5.5正則化如何降低過擬合
       5.6dropout正則化
       5.7理解dropout
       5.8其他正則化方法
       5.9歸一化輸入
       5.10梯度消失/梯度爆炸
       5.11梯度的數(shù)值逼近
       5.12梯度檢驗
       第6章優(yōu)化算法
       6.1mini-batch梯度下降
       6.2理解mini-batch梯度下降法
       6.3動量梯度下降法
       6.4RMSprop
       6.5Adam 優(yōu)化算法
       6.6學習率衰減
       6.7局部最優(yōu)問題
       第7章超參數(shù)調(diào)試、正則化
       7.1調(diào)試處理
       7.2超參數(shù)的合適范圍
       7.3歸一化網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)
       7.4將batch norm擬合進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       7.5batch歸一化分析
       7.6softmax回歸
       7.7訓練一個softmax分類器
       7.8TensorFlow
       第3部分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用
       第8章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       8.1計算機視覺
       8.2邊緣檢測示例
       8.3邊緣檢測內(nèi)容
       8.4填充
       8.5卷積步長
       8.6三維卷積
       8.7單層卷積網(wǎng)絡(luò)
       8.8簡單卷積網(wǎng)絡(luò)示例
       8.9池化層
       8.10卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例
       8.11為什么使用卷積
       第9章深度卷積網(wǎng)絡(luò):實例探究
       9.1經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)
       9.2殘差網(wǎng)絡(luò)
       9.3殘差網(wǎng)絡(luò)為什么有用
       9.4網(wǎng)絡(luò)中的1×1卷積
       9.5谷歌Inception網(wǎng)絡(luò)
       9.6遷移學習
       9.7數(shù)據(jù)增強
       第10章目標檢測
       10.1目標定位
       10.2特征點檢測
       10.3目標檢測
       10.4滑動窗口的卷積實現(xiàn)
       10.5Bounding Box預測
       10.6交并比
       10.7非極大值抑制
       10.8Anchor Boxes
       10.9YOLO算法
       第11章特殊應(yīng)用:人臉識別和神經(jīng)風格遷移
       11.1One-Shot學習
       11.2Siamese網(wǎng)絡(luò)
       11.3Triplet損失
       11.4人臉驗證與二分類
       11.5神經(jīng)風格遷移
       11.6深度卷積網(wǎng)絡(luò)學習什么
       11.7代價函數(shù)
       11.8內(nèi)容代價函數(shù)
       11.9風格代價函數(shù)
       11.10一維到三維推廣
       第4部分序列模型
       第12章循環(huán)序列模型
       12.1為什么選擇序列模型
       12.2數(shù)學符號
       12.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
       12.4通過時間的反向傳播
       12.5不同類型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       12.6語言模型和序列生成
       12.7對新序列采樣
       12.8循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度消失
       12.9GRU單元
       12.10長短期記憶
       12.11雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       12.12深層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       第13章序列模型和注意力機制
       13.1序列結(jié)構(gòu)的各種序列
       13.2選擇最可能的句子
       13.3集束搜索
       13.4改進集束搜索
       13.5集束搜索的誤差分析
       13.6注意力模型直觀理解
       13.7注意力模型
      

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