手撕深度学习:从入门到大咖

手撕深度学习:从入门到大咖
共61节 25人在学 课程详情
  • 深度学习之神经网络

    • 深度学习概述
    • 深度学习应用概述
    • jupyter lab开发环境搭配
    • 神经网络原理
    • 分类与回归
    • 激励函数可视化
    • 实战单一神经元编程
    • 实战:神经网络实现回归
    • 实战:神经网络实现分类
  • 深度学习之反向传播

    • 学习法则
    • 反向传播原理
    • 损失函数
    • 损失函数练习
    • 梯度下降原理
    • 梯度计算前准备
    • 输出层梯度计算公式
    • 回归问题中德尔塔公式
    • 分类问题中德尔塔公式
    • 最优化算法
    • 批次尺寸
    • 矩阵运算
    • 实战:反向传播实现回归1
    • 实战:反向传播实现回归2
  • 多层化神经网络

    • 多层化问题1
    • 多层化问题2
    • 解决方案思想1
    • 解决方案思想2
    • 数据预处理
    • Dropout机制
    • 数据集的使用
    • 实战练习:数据划分与独热编
    • 构建多层神经网络
    • 项目实战一
    • 项目实战二
    • 项目实战三
    • 项目实战四
    • 项目实战五
    • 项目实战六
  • 卷积神经网络CNN

    • 生物视觉原理
    • CNN的结构分析
    • 池化层与全连接层
    • CNN的学习过程
    • im2col算法:图像数据转为矩阵
    • col2im算法:矩阵转为图像数据
    • 图像数据与矩阵转换演练
    • 卷积层流程分析
    • 卷积层正向传播实现
    • 卷积层反向传播实现
    • 池化层流程分析
    • 池化层正向传播
    • 池化层反向传播
    • 全连接层基类
    • 全连接层类实现
    • 项目实战:项目准备
    • 项目实战:构建CNN网络层
    • 项目实战一:获取数据和预处理
    • 项目实战二:图像数据与矩阵转换
    • 项目实战三:CNN中层类定义与初始化
    • 项目实战四:定义学习中应用函数
    • 项目实战五:按轮学习
    • 项目实战六:可视化误差并统计正确率

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    课时介绍

    内容包括:Dropout机制,实现Dropout层类,dropout使用

    课程介绍

    《手撕深度学习:从入门到大咖》是一门系统全面、理论与实践并重的深度学习专业课程。本课程将从最基础的神经网络原理讲起,逐步深入到深度学习的前沿领域,通过"手撕"代码的方式,让学员不仅理解算法原理,更能亲手实现各种经典网络结构,真正做到学以致用。

    课程特色
    从零开始:无需深度学习基础,只需具备Python和基础数学知识即可入门

    理论+实践:每个理论模块都配有相应的代码实现和实战项目

    层层递进:知识体系设计科学,难度梯度合理,确保学习效果

    前沿覆盖:涵盖CNN、RNN、LSTM、GAN等主流深度学习模型

    问题导向:专门设置问题解决模块,培养实际工程能力

    加入《手撕深度学习:从入门到大咖》,让我们一起揭开深度学习的神秘面纱,掌握这项改变世界的技术!

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