PyTorch学习-深度学习与PyTorch入门实战教程
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课程介绍
【PyTorch学习】深度学习与PyTorch入门实战教程
「你将学到什么?」
亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造,资深研究员龙龙老师主讲,帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。
【莫烦老师】权威推荐:在教学中,龙龙老师以简短高效的方式,从深度学习的多个角度向我们展开了论述,非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。
【PyTorch中文】:讲解简单易懂、由浅入深,是一门值得推荐的课程。
课程特色:
1. 通俗易懂,快速入门
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。
2. 实用主导,简单高效
使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战,比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%,而且PyTorch是业界最灵活,最受好评的框架。
3. 案例为师,实战护航
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。
4. 持续更新,永久有效
一次购买,永久有效。深度学习课程会持续更新下去,内容和学术界最前沿算法保持同步。
「课程学习目录」
第1章:深度学习框架介绍
1.PyTorch简介
第2章:安装环境准备
1.安装环境准备
2.课程须知
第3章:线性回归
1.简单回归案例-1
2.简单回归案例-2
3.简单回归案例-PyTorch求解
4.手写数字问题引入-1
5.手写数字问题引入-2
第4章:PyTorch基础
1.基本数据类型-1
2.基本数据类型-2
3.创建Tensor-1
4.创建Tensor-2
5.索引与切片-1
6.索引与切片-2
7.Tensor变化-1
8.Tensor变化-2
9.Tensor变化-3
10.Tensor变化-4
第5章:PyTorch进阶
1.Broadcasting-1
2.Broadcasting-2
3.Tensor合并与分割-1
4.Tensor合并与分割-2
5.Tensor运算
6.Tensor统计-1
7.Tensor统计-2
8.Tensor高阶
第6章:随机梯度下降算法
1.什么是梯度-1
2.什么是梯度-2
3.常见函数的梯度
4.激活函数与Loss的梯度-1
5.激活函数与Loss的梯度-2
6.激活函数与Loss的梯度-3
第7章:反向传播算法
1.感知机的梯度推导-1
2.感知机的梯度推导-2
3.链式法则
4.MLP反向传播推导
5.函数优化小实例
第8章:神经网络与全连接层
1.Logistic Regression
2.交叉熵
3.交叉熵-2
4.交叉熵-3
5.LR多分类实战
6.MLP网络层
7.激活函数与GPU加速
8.MNIST测试
9.Visdom可视化
第9章:过拟合
1.过拟合与欠拟合
2.Train-Val-Test-交叉验证-1
3.Train-Val-Test交叉验证-2
4.Regularization
5.动量与Ir衰减
6.Early stopping, dropout,batch
第10章:卷积神经网络
1.什么是卷积-1
2.什么是卷积-2
3.卷积神经网络-1
4.卷积神经网络-2
5.卷积神经网络-3
6.池化层&差值
7.BatchNorm-1
8.BatchNorm-2
9.经典卷积神经网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1
10.经典卷积神经网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2
11.ResNet, DenseNet-1
12.ResNet, DenseNet-2
13.nn.Module-1
14.nn.Module-2
15.数据增强
第11章:循环神经网络
1.时间序列表示方法
2.RNN原理-1
3.RNN原理-2
4.RNN网络层-1
5.RNN网络层-2
6.序列预测实战
7.梯度弥散与梯度爆炸
8.LSTM原理-1
9.LSTM原理-2
10.LSTM网络层
11.情感分类实战
第12章:CIFAR与ResNet实战
1.CIFAR数据集介绍
2.卷积神经网络实战-1
3.卷积神经网络实战-2
4.卷积神经网络训练
5.ResNet实现
6.ResNet实战
7.ResNet实战小结
第13章:迁移学习与自定义数据集
1.宝可梦精灵数据集
2.数据预处理
3.自定义数据集-1
4.自定义数据集-2
5.自定义数据集-3
6.自定义数据集-4
7.自定义数据集-5
8.自定义网络
9.自定义网络训练与测试
10.自定义网络实战
11.迁移学习
12.迁移学习实战
第14章:自编码器AutoEncoder
1.无监督学习
2.自编码器原理
3.自编码器变种
4.Adversarial Auto-Encoder
5.变分Auto-Encoder
6.Reparameterization Trick
7.VAE
8.Auto-Encoder实战-1
9.Auto-Encoder实战-2
10.VAE实战-1
11.VAE实战-2
第15章:对抗生成网络GAN
1.数据的分布
2.画家的成长历程
3.GAN原理
4.纳什均衡点-D
5.纳什均衡点-G
6.JS散度的缺陷
7.EM距离
8.WGAN和WGAN-GP
9.GAN实战-GD实现
10.GAN实战-网络训练
11.GAN实战-网络训练的鲁棒性
12.WGAN-GP实战
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