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【No113】2017年5月最新课程小象学院深度学习第四期视频教程

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2017-1-5 16:13
  • 签到天数: 214 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2017-12-3 16:05:45 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【No113】2017年5月最新课程小象学院深度学习第四期视频教程

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    资源描述及截图:

    【No113】2017年5月最新课程小象学院深度学习第四期视频教程
    课程大纲

    第一课 深度学习总体介绍
        1. 神经网络:传统到现代
        2. 深度学习应用特点
        3. 深度学习发展方向
        4. 深度学习框架比较:用Tensorflow进行课程学习:
        5. 实例:Tensorflow基础

    第二课 传统神经网络;
        1. 神经网络起源:线性回归#
        2. 从线性到非线性:非线性激励8
        3. 神经网络的构建:深度广度复杂度扩展
        4. 神经网络的“配件”:损失函数,学习率,动量,过拟合
        5. 实例: 传统神经网络实现

    第三课 卷积神经网络-基础篇

        1. 链式反向梯度传导
        2. 卷积神经网络-卷积层:正向反向推导
        3. 卷积神经网络-功能层:非线性激励,降维,归一化,区域分割,区域融合
        4. 实例:简单卷积神经网络运行

    第四课 卷积神经网络-高级篇( l)

        1. AlexNet 最早的现代神经网络
        2. VGG,GoogleNet,,ResNet. 近期的高级网络
        3. Deepface 结构化图像网络
        4. U-Net 深度图片生成网络:逆卷积作用
        5. 实例:利用已有模型进行物体分类/特征提取

    第五课 卷积神经网络-目标分类:

        1. 目标分类基本框架
        2. 迁移学习
        3. 个人研究分享:如何设计新的的网络
        4. 实例训练:表情识别/人脸识别/动物识别

    第六课 卷积神经网络-目标探测

        1. 目标探测介绍
        2. 传统方法总结-DPM
        3. RCNN 系列:RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN
        4. YoLo系列
        5. 实例:目标探测模型训练/部署

    第七课 递归神经网络

        1. RNN基本原理0
        2. 升级版RNN:LSTM
        3. 语言特征提取 Word2Vec4 F-
        4. 实例:LSTM用于语句生成

    第八课 递归网络卷积网络结合: CNN+RNN3

        1. CNN+RNN
        2. 图片标注:学会看图说话5
        3. 视频分类:时间信号帮助更多
        4. 图片问答:对话机器人升级版
        5. 实例:图片标注实例2

    第九课 生成对抗网络:GAN0

        1. GAN原理基础
        2. 深度GAN:GAN +深度学习
        3. 条件GAN:生成图片由我控制
        4. info GAN:无监督找特征
        5. Wasserstein GAN:理论创新
        6. 实例:Pix2Pix 自定义图片生成

    第十课 增强学习

        1. 增强学习基础
        2. DQN 深度增强学习
        3. DQN 改进模型
        4. A3C 模型:高效游戏机器人
        5. 实例:DQN用于Atari游戏学习

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    发表于 2017-12-4 08:43:25 | 显示全部楼层
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