2021PyTorch深度学习实战,零基入门深度学习价值1439元

2021PyTorch深度学习实战

课程来自九天与菜菜联合出品的2021PyTorch深度学习实战价值1439元。
从0为你搭建深度学习理论框架,使用PyTorch新兴技术框架快速、高效,O基础入门深度学习,常用神经网络模型全领域覆盖培养深度学习领域所需的工程能力!
课程一共分为五个阶段:
1、从0构建神经网络:从0构建神经网络、PyTorch框架的运行基础与数学基础、构筑神经网络的基本元素、神经网络的学习。
2、神经网络的性能与效果优化:神经网络的深度实践、神经网络的效果与性能评估、神经网络的效果与性能优化、在Kaggle数据集上深入实践。
3、计算机视觉(CV):卷积神经网络CNN、成熟的计算机视觉模型、计算机视觉应用。
4、自然语言处理(NLP):循环神经网络RNN与LSTM、文本处理技术、成熟的自然语言模型。
5、深度学习前言:强化学习、生产对抗式网络
最后的加餐图神经网络GNN包括向量空间和图论基础、傅里叶变换、图卷积与图池化、Graph Filter、ChebNet、CayleyNetGCN。

2021年8月21日更新至80_Lesson 17.5 数据增强

课程目前更新中,课程目录和下载链接在文章底部。

2021PyTorch深度学习实战
2021PyTorch深度学习实战视频截图

课程亮点:
五大课程模块,全面覆盖深度学习基础、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)以及深度学习前沿应用(包括强化学习、对抗网络以及图神经网络PyTorch+Kaggle,重在实践,学练一体
全面采用新兴深度学习技术框架PyTorch,门槛更低、效率更高
全程丰富案例实操,以实际需求出发,着重培养深度学习领域所需的工程能力,实现从理论到生产的实践过程

2021PyTorch深度学习实战
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课程目录:2021PyTorch深度学习实战

01_0.1GPU购买与GPU白嫖指南
02_02 Torch安装与部署(CPU版本)
03_0.3 Pytorch安装与配置(GPU版本)
04_1张量的创建与常用方法
05_2张量的索引、分片、合并及维度调整
06_3张量的广播和科学运算
07_4张量的线性代数运算
08_5基本优化方法与最小二乘法
09_6动态计算图与梯度下降入门
10_7.1神经网络的诞生与发展
12_7.3深入理解 Pytorch框架
13_8.1单层回归神经网络& Tensor新手避坑指南
14_8.2 torch. nn. Linear实现单层回归网络的正向传播
15_8.3二分类神经网络的原理与实现
17_8.5多分类神经网络
18_9.1从异或门问题认识多层神经网结
19_92黑箱深度神经网络的不可解释性
21_9.5从0实现深度神经网络的正向传播
22_10.15sE与二分类交叉熵损失
23_10.2二分类交叉熵的原理与实现
25_11.1梯度下降中的两个关键问题
26_112(1)反向传播的原理
27_112(2)反向传播的实现
28_11.3走出第一步动量法 Momentum
29_11.4开始迭代_ batch与 epochs
30_11.5在 Fashion-MNST数据集上实现完整的神经网络(上)
31_11.5在 Fashion-MNST上实现完整的神经网络(下)
32_12.0深度学习基础网络手动搭建与快速实现
33_12.1深度学习建模实验中数据集生成函数的创建与使用
35_12.3线性回归建模实验
36_124逻辑回归建模实验
37_125 softmax回归建模实验
38_13.1深度学习建模目标与性能评估理论
40_13【加餐】损失函数的随机创建现象详解
41_13.3梯度不平稳性与 Glorot条件(1)
42_13.3梯度不平稳性与 Glorot条件(2)
43_13.3梯度不平稳性与 Glorot条件(3)
44_13.4 Deadreluproblen与学习率优化
45_13.5 Xavier方法与 kaiming方法(HE初始化)
46_14.1数据归一化与 Batchnormalization基础理论
47_14.2 Batch Normalization在 Pytorch中的实现
48_14.3 Batchnormalization综合调参实战
49_15.1学习率调度基本概念与手动实现方法
50_152学习率调度在 Pytorch中的实现方法
51_16.1配置环境,计算机视觉行业综述
52_162图像的基本操作
53_163卷积操作与边缘检测
54_164卷积遇见深度学习
55_16.5在 Pytorch中实现卷积网络(上)卷积核、输入通道与特征图
57_16.5在 Pytorch中实现卷积网络(下)池化层,BN与Dropout
58_166复现经典架构(1)_ Lenet5
59_16.6复现经典架构(2)_ Alexnet
60_167如何拓展网络深度vGG架构
61_168感受野(上)定义与性质
62_168感受野(下)_膨胀卷积,计算感受野大小
63_16.9平移不变性
64_1610卷积层的参数量计算,1x1卷积核
65_16.11分组卷积与深度可分离卷积
66_16.12全连接层的参数,用nn. Sequential复现VGG16
67_1613全局平均池化,NiN网络的复现
68_16.14 GoogLeNet:思想与具体架构
69_16.15 GoogLeNet的复现
70_16.16 残差网络:思想与具体架构
71_16.17 ResNet的复现 (1) :架构中的陷阱
72_16.17 ResNet的复现 (2) :卷积块、残差块、瓶颈架构
73_16.17 ResNet的复现 (3):完整的残差网络
74_17.1 计算机视觉中的三种基本任务
75_Lesson 17.2 经典数据集(1):入门数据集,新手读数据踩坑指南
76_Lesson 17.2 经典数据集(2):竞赛数据与其他常用数据
77_Lesson 17.3(1) 使用自己的图像创造数据集
78_Lesson 17.3 (2) & (3) 将二维表及其他结构转化为四维tensor
79_Lesson 17.4 图像数据的数据预处理
80_Lesson 17.5 数据增强

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