《深度学习》课程

本课程,是更全面介绍深度学习各类神经网络:CNN、RNN、LSTM 及框架:TensorFlow,Keras,Caffe 等的进阶课程。学生在本课程中将进一步学习深度学习的技术、术语和数学原理,理解基础神经网络架构、前馈网络、卷积网络和循环网络结构,认识如何恰当地构建和训练这些模型,了解并解释深度学习的实际应用,并使用“预训练”模型达到最佳结果。同时,配合神经网络训练可视化引擎,以及项目实现代码,让学生更为直观的了解深度学习技术在经典数据集 MNIST,CIFAR-10 上的工作过程。学生在完成本课程后,将能独立完成时装服饰图片分类,电影评论文字分类,房地产价格回归预测,使用循环神经网络实现文[……]

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深度学习知识卡片:序列到序列之二

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  1. 深度学习知识卡片:深度学习基本概念
  2. 深度学习知识卡片:Logistic 回归
  3. 深度学习知识卡片:浅层网络的特点
  4. 深度学习知识卡片:深度神经网络的特点
  5. 深度学习知识卡片:偏差与方差
  6. 深度学习知识卡片:正则化
  7. 深度学习知识卡片:最优化训练
  8. 深度学习知识卡片:最优化算法
  9. 深度学习知识卡片:超参数调优
  10. 深度学习知识卡片:结构化机器学习过程
  11. 深度学习知识卡片:误差分析
  12. 深度学习知识卡片:训练集、开发集与测试集
  13. 深度学习知识卡片:学习方法扩展
  14. 深度学习[……]

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深度学习知识卡片:序列到序列之一

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  1. 深度学习知识卡片:深度学习基本概念
  2. 深度学习知识卡片:Logistic 回归
  3. 深度学习知识卡片:浅层网络的特点
  4. 深度学习知识卡片:深度神经网络的特点
  5. 深度学习知识卡片:偏差与方差
  6. 深度学习知识卡片:正则化
  7. 深度学习知识卡片:最优化训练
  8. 深度学习知识卡片:最优化算法
  9. 深度学习知识卡片:超参数调优
  10. 深度学习知识卡片:结构化机器学习过程
  11. 深度学习知识卡片:误差分析
  12. 深度学习知识卡片:训练集、开发集与测试集
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深度学习知识卡片:词嵌入常见方法

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  1. 深度学习知识卡片:深度学习基本概念
  2. 深度学习知识卡片:Logistic 回归
  3. 深度学习知识卡片:浅层网络的特点
  4. 深度学习知识卡片:深度神经网络的特点
  5. 深度学习知识卡片:偏差与方差
  6. 深度学习知识卡片:正则化
  7. 深度学习知识卡片:最优化训练
  8. 深度学习知识卡片:最优化算法
  9. 深度学习知识卡片:超参数调优
  10. 深度学习知识卡片:结构化机器学习过程
  11. 深度学习知识卡片:误差分析
  12. 深度学习知识卡片:训练集、开发集与测试集
  13. 深度学习知识卡片:学习方法扩展
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深度学习知识卡片:NLP 中的词表征

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  2. 深度学习知识卡片:Logistic 回归
  3. 深度学习知识卡片:浅层网络的特点
  4. 深度学习知识卡片:深度神经网络的特点
  5. 深度学习知识卡片:偏差与方差
  6. 深度学习知识卡片:正则化
  7. 深度学习知识卡片:最优化训练
  8. 深度学习知识卡片:最优化算法
  9. 深度学习知识卡片:超参数调优
  10. 深度学习知识卡片:结构化机器学习过程
  11. 深度学习知识卡片:误差分析
  12. 深度学习知识卡片:训练集、开发集与测试集
  13. 深度学习知识卡片:学习方法扩展
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深度学习知识卡片:循环神经网络应用

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  2. 深度学习知识卡片:Logistic 回归
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  4. 深度学习知识卡片:深度神经网络的特点
  5. 深度学习知识卡片:偏差与方差
  6. 深度学习知识卡片:正则化
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深度学习知识卡片:循环神经网络基础

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  5. 深度学习知识卡片:偏差与方差
  6. 深度学习知识卡片:正则化
  7. 深度学习知识卡片:最优化训练
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深度学习知识卡片:风格迁移

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  6. 深度学习知识卡片:正则化
  7. 深度学习知识卡片:最优化训练
  8. 深度学习知识卡片:最优化算法
  9. 深度学习知识卡片:超参数调优
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深度学习知识卡片:人脸识别

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  8. 深度学习知识卡片:最优化算法
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  11. 深度学习知识卡片:误差分析
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深度学习知识卡片:目标检测算法

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  6. 深度学习知识卡片:正则化
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  10. 深度学习知识卡片:结构化机器学习过程
  11. 深度学习知识卡片:误差分析
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