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5天搞定深度学习进阶系列教程 卷积神经网络CNN ILSVRC12图像识别比赛冠军AlexNet

5天搞定深度学习进阶系列教程
共16节 4419人在学 课程详情
课程目录
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  • 深度置信网络DBN-DNN

    • 课程介绍,推荐系统算法介绍
    • 受限玻尔兹曼机在推荐系统中的应用
    • 深度置信网络DBN-DNN
  • 卷积神经网络CNN

    • 卷积神经网络CNN
    • 手写体识别网络LeNET-5结构分析
    • ImageNet介绍
    • ILSVRC12图像识别比赛冠军AlexNet
    • GPU及TPU介绍
  • 152层深度残差网络RES

    • 深度残差网络RES(论文讲解)
    • 批量正则化Batch Normalization
    • 深度残差网络进一步研究(论文讲解)
  • 长短时记忆网络LSTM

    • 递归神经网络RNN
    • 长短时记忆网络LSTM
  • 人工智能前沿方向

    • 强化学习RL
    • 迁移学习TL
    • 生成式对抗网络GAN

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课时介绍

详细介绍AlexNet的结构以及运行流程。包括一些AlexNet的技术细节,使用ReLu激活函数,Pooling操作,扩大数据集的方法,Dropout的使用等等。

课程介绍

这门课程是“深度学习入门系列培训教程”的后续内容,深度学习进阶系列培训课程概况: 在深度学习入门系列的课程中,我们基本掌握了一些基础知识,在这门课程中我们将进一步学习深度学习原理、核心内容。包括深度置信网络DBN学习,卷积神经网络CNN入门到精通,深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM的构建以及使用。 后一部分我们也会稍微讲解一些人工智能前沿的发展强化学习RL,迁移学习TL和生成式对抗网络GAN。
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