Pytorch框架与经典卷积神经网络与实战

Pytorch框架与经典卷积神经网络与实战
共117节 2069人在学 课程详情

  • 第1章 课程先导

    • 1.1、课程先导

  • 第2章 CNN神经网络算法原理

    • 2.1、全连接神经网络整体结构
    • 2.2、全连接神经网络的单元结构
    • 2.3、为什么要加入非线性激活函数
    • 2.4、sigmoid激活函数
    • 2.5、Tanh激活函数
    • 2.6、relu激活函数
    • 2.7、Leaky ReLU激活函数
    • 2.8、神经网络的前向传播
    • 2.9、神经网络的损失函数
    • 2.10、梯度下降法
    • 2.11、反向传播计算案例
    • 2.12、图像在计算机中的本质
    • 2.13、全连接神经网络存在的问题
    • 2.14、卷积运算过程
    • 2.15、步幅
    • 2.16、填充
    • 2.17、输出特征图计算公式特征图
    • 2.18、多通道卷积运算
    • 2.19、池化操作
    • 2.20、卷积神经网络整体结构

  • 第3章 PyTorch框架与编程环境安装

    • 3.1、PyTorch框架与编程环境介绍
    • 3.2、pycharm的安装
    • 3.3、anaconda安装与虚拟环境的创建
    • 3.4、显卡驱动的安装
    • 3.5、pytorch深度学习环境安装-上
    • 3.6、pytorch深度学习环境安装-下
    • 3.7、环境的测试-上
    • 3.8、环境的测试-下

  • 第4章 LeNet和AlexNet原理与实战

    • 4.1、LeNet与AlexNet原理与实战章节先导
    • 4.2、LeNet-5背景与网络结构
    • 4.3、LeNet-5网络参数详解
    • 4.4、LeNet-5总结
    • 4.5、AlexNet诞生背景
    • 4.6、AlexNet网络结构
    • 4.7、AlexNet网络参数详解
    • 4.8、Dropout操作
    • 4.9、图像增强-水平翻转、随机裁剪
    • 4.10、图像增强-PCA
    • 4.11、LRN正则化
    • 4.12、AlexNet总结
    • 4.13、代码实验课程先导
    • 4.14、实战1--LeNet-5模型搭建
    • 4.15、实战1--LeNet-5模型前向传播定义及测试
    • 4.16、实战1--Fashion_MNIST数据集介绍与展示
    • 4.17、实战1--训练模板代码-数据加载函数
    • 4.18、实战1--训练模板代码-初始化值定义
    • 4.19、实战1--训练模板代码-训练反向传播
    • 4.20、实战1--训练模板代码-模型验证
    • 4.21、实战1--训练模板代码-最优模型保存
    • 4.22、实战1--训练模板代码-loss和acc图绘制
    • 4.23、实战1--训练模板代码-模型训练
    • 4.24、实战1--测试模板代码-加载测试数据
    • 4.25、实战1--测试模板代码-测试函数撰写
    • 4.26、实战1--测试模板代码-模型测试
    • 4.27、实战1--测试模板代码-测试集推理
    • 4.28、实战2--AlexNet--模型搭建-1
    • 4.29、实战2--AlexNet--模型搭建-2
    • 4.30、实战2--AlexNet--模型训练
    • 4.31、实战2--AlexNet--模型测试

  • 第5章 VGG原理与实战

    • 5.1、VGG原理与实战先导
    • 5.2、VGG网络诞生背景
    • 5.3、VGG网络结构-上
    • 5.4、VGG网络结构-下
    • 5.5、VGG网络参数详解
    • 5.6、VGGNet总结
    • 5.7、实战--模型搭建-1
    • 5.8、实战--模型搭建-2
    • 5.9、实战--模型训练
    • 5.10、模型训练--权重初始化-1
    • 5.11、模型训练--权重初始化-2
    • 5.12、模型测试

  • 第6章 GoogLeNet原理与实战

    • 6.1、GoogLeNet原理与实战先导
    • 6.2、GoogLeNet网络诞生背景
    • 6.3、GoogLeNet网络结构-上
    • 6.4、GoogLeNet网络结构-下
    • 6.5、1×1卷积的优点
    • 6.6、全局平均池化层（GAP）
    • 6.7、GoogLeNet网络参数详解-上
    • 6.8、GoogLeNet网络参数详解-中
    • 6.9、GoogLeNet网络参数详解-下
    • 6.10、GoogLeNet总结
    • 6.11、Inception模块的搭建-1
    • 6.12、Inception模块的搭建-2
    • 6.13、goodlenet模型搭建-初始化网络层
    • 6.14、goodlenet模型搭建-Inception模块的串接
    • 6.15、goodlenet模型搭建-权重初始化
    • 6.16、goodlenet模型搭建-前向传播
    • 6.17、goodlenet模型训练
    • 6.18、goodlenet模型测试
    • 6.19、训练自己的数据集先导
    • 6.20、猫狗分类--数据集准备
    • 6.21、猫狗分类--数据集划分
    • 6.22、猫狗分类--数据集加载
    • 6.23、猫狗分类--数据集归一化和模型训练
    • 6.24、猫狗分类--模型测试
    • 6.25、猫狗分类--模型的推理
    • 6.26、水果分类实战

  • 第7章 RestNet原理与实战

    • 7.1、ResNet原理与实战先导
    • 7.2、ResNet网络诞生背景
    • 7.3、网络加深带来哪些问题？
    • 7.4、ResNet的基础架构-–残差块-上
    • 7.5、ResNet的基础架构–-残差块-下
    • 7.6、Batch Normalization-上
    • 7.7、Batch Normalization-中
    • 7.8、Batch Normalization-下
    • 7.9、ResNet网络参数详解-上
    • 7.10、ResNet网络参数详解-中
    • 7.11、ResNet网络参数详解-下
    • 7.12、ResNet总结
    • 7.13、残差块的搭建-1
    • 7.14、残差块的搭建-2
    • 7.15、ResNet18的搭建-1
    • 7.16、ResNet18的搭建-2
    • 7.17、ResNet18模型的训练和测试
    • 7.18、佩戴口罩识别实战
    • 7.19、稻米品种识别实战

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    课时介绍

    详细的介绍了AlexNet诞生背景，和其中的一些背景故事

    课程介绍

    • 课程章节丰富，共有117节课程，对每个知识点讲解详细，其中代码采用流行的pytorch框架，代码都是手把手带着大家一行一行敲，具体课程目录如下：

    • 课程采用主流的深度学习框架pytorch

    • 课程含有丰富的课件、源码和数据，这些都会提供给大家，具体如下图所示：

    • 课件展示

    • 源码展示

    • 数据展示

     

    • 论文展示

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