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赢咖4注册深度学习的全面讲解
作者:管理员    发布于:2021-04-07 10:35    文字:【】【】【

  一、深度学习基础和基本思想 1,人工智能概述、计算智能、类脑智能2,机器学习概述、记忆学习、归纳学习、统计学习3,深度学习的前生今世、发展趋势4,人工神经网络、前馈神经网络、BP算法 、Hessian矩阵、结构性特征表示

  三,卷积神经网络CNN 1,CNN卷积神经网络卷积层(一维卷积、二维卷积)、池化层(均值池化、最大池化)全连接层 激活函数层 Softmax层2,CNN卷积神经网络改进R-CNN (SPPNET) Fast-R-CNN Faster-R-CNN (YOLO、SSD)3,深度学习的模型训练技巧4,梯度下降的优化方法详解

  五、强化学习DRL 1,强化学习的理论知识 2,经典模型DQN讲解2, AlphaGo原理讲解 3, RL实际应用;实现一个AlphaGo

  七、迁移学习TL 1,迁移学习的理论概述2,迁移学习的常见方法特征、实例、数据、深度迁移、强化迁移、研究案例

  八、深度学习算法理论解析 1,基于区域卷积网络RCNN 2,深度残差网络Resnet3,胶囊网络Capsule 4,长短时记忆网络LSTM5,注意力机制 6,BP反传算法7,可变分编码器VAE

  九、深度学习实际应用案例操作 1,CNN——》图像分类 2,Lstm——》文本分类3,Lstm——》命名实体抽取 4,Yolo——》目标检测5,图像分类(CNN) 6,目标定位和识别(RCNN)7,图像重建(Auto-encoder) 8,文本识别(RNN)9,实体标注(LSTM) 10,手写体数字生成(GAN)11,逻辑回归导出图像分类;12,静/动态图编写(CNN)

  十一、辅助课程 (1)疑难解答、分组讨论;(2)学后交流、微信群、QQ群建立赢咖4赢咖4

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  • 脚注信息
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