温州大学《深度学习》课程课件(三、浅层神经网络)

这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。

使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记

课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社,IAN GOODFELLOW 等,2017 年出版

课程资源下载链接:

https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

授课计划

模块 1 课程导学以及深度学习简介

模块 2 神经网络基础      

模块 3 浅层神经网络和反向传播算法 实验一   

模块 4 深层神经网络   实验一   

模块 5 Pytorch 基础知识讲解   实验二   

模块 6 深度学习实践   

模块 7 优化算法   实验三   

模块 8 卷积神经网络基础   

模块 9 经典网络 实验四   

模块 10 ResNets 的原理及应用   

模块 11 目标检测的原理和常见算法   实验五   

模块 12 人脸识别与风格转换   

模块 13 循环神经网络 实验五   

模块 14 GRU/LSTM/BIRNN    实验六   

模块 15 自然语言与词嵌入   

模块 16 序列模型与注意力机制 实验六   

期末考核

课件(一)

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备注:请不要用于商业用途。

如果是在校老师,请告知我们学校和姓名,我可以发原版ppt文件,请联系我:[email protected]

配套笔记下载:

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