快速带你入门深度学习与实战

快速带你入门深度学习与实战
共66节 20286人在学 课程详情

  • 第一章 深度学习简介与环境安装

    • 1.1、快速入门深度学习与实战课程先导
    • 1.2、深度学习简介
    • 1.3、深度学习环境安装

  • 线性回归与梯度下降法

    • 2.1、线性回归与梯度下降法章节先导
    • 2.2、线性回归模型定义和穷举法
    • 2.3、最小二乘法
    • 2.4、最小二乘法矩阵求导
    • 2.5、梯度下降法
    • 2.6、线性回归模型实战先导
    • 2.7、线性回归模型实战案例

  • 逻辑回归算法模型与实战

    • 3.1、逻辑回归模型章节先导
    • 3.2、逻辑回归算法原理
    • 3.3、参数w更新计算
    • 3.4、参数b更新计算
    • 3.5、分类和回归模型评价指标
    • 3.6、逻辑回归实战先导
    • 3.7、逻辑回归实战数据预处理
    • 3.8、逻辑回归模型训练和测试

  • 全连接神经网络与实战

    • 4.1、全连接神经网络先导
    • 4.2、全连接神经网络的整体结构
    • 4.3、激活函数的作用
    • 4.4、神经网络激活函数
    • 4.5、全连接神经网络前向传播
    • 4.6、神经网络的损失函数
    • 4.7、链式法则
    • 4.8、全连接神经网络反向传播
    • 4.9、全连接神经网络实战先导
    • 4.10、乳腺癌分类实战--依赖库导入
    • 4.11、乳腺癌分类实战--数据预处理
    • 4.12、乳腺癌分类实战--模型的训练
    • 4.13、乳腺癌分类实战--模型的测试
    • 4.14、空气质量预测实战先导
    • 4.15、空气质量预测实战--数据预处理
    • 4.16、空气质量预测实战--预测模型搭建
    • 4.17、空气质量预测实战--模型测试
    • 4.18、空气质量预测实战--评价指标评价模型

  • 卷积神经网络与实战

    • 5.1、卷积神经网络章节先导
    • 5.2、图像在计算机中的本质
    • 5.3、卷积神经网络的整体结构
    • 5.4、卷积运算及其权重共享
    • 5.5、填充和步幅运算
    • 5.6、多通道卷积运算
    • 5.7、池化运算
    • 5.8、卷积神经网络实战先导
    • 5.9、LNET-5网络模型讲解
    • 5.10、缺陷分类实战--数据集预处理
    • 5.11、缺陷分类实战--卷积神经网络模型搭建
    • 5.12、缺陷分类实战--卷积神经网络模型测试

  • 循环神经网络与实战

    • 6.1、循环神经网络章节先导
    • 6.2、RNN神经网络单元结构
    • 6.3、RNN神经网络和全连接神经网络对比
    • 6.4、RNN神经网络数学模型和权重共享
    • 6.5、RNN神经网络前向传播案例
    • 6.6、RNN神经网络反向传播
    • 6.7、RNN神经网络产生梯度消失和爆炸的原因
    • 6.8、LSTM和RNN对比
    • 6.9、LSTM单元基本运算
    • 6.10、LSTM的遗忘门
    • 6.11、LSTM的输入门和细胞状态的更新
    • 6.12、LSTM的输出门
    • 6.13、LSTM如何缓解梯度消失
    • 6.14、基于LSTM黄金价格预测实战先导
    • 6.15、黄金价格预测实战--依赖库导入
    • 6.16、黄金价格预测实战--数据预处理
    • 6.17、黄金价格预测实战--LSTM模型搭建
    • 6.18、黄金价格预测实战--模型测试

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    课时介绍

    从RNN模型的角度类比LSTM神经网络，对比两个神经网络之间相同点和不同点

    课程介绍

    1、本课程具有充实的内容，具体课程大纲如下：

    2、同时为了有更好的算法原理讲解，课程中配备了大量的算法模型图：

     

    3、关于实战部分，手把手带着大家进行一行一行的敲代码，做到逐行逐句讲解。

     

     

     

     

     

     

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