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深度学习教程 | 吴恩达专项课程 · 全套笔记解读

2022-04-21 574
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简介： 本篇内容是组织的「深度学习原理知识大全」系列教程入口，教程依托吴恩达老师《深度学习专项课程》，对内容做了重新梳理与制作，以更全面和直观的图文方式，对深度学习涉及的知识、模型、原理、应用领域等进行详解

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引言

本篇内容是ShowMeAI组织的「深度学习原理知识大全」系列教程入口，本教程依托于吴恩达老师的《深度学习专项课程》，对内容做了重新梳理与制作，以更全面和直观的图文方式，对深度学习涉及的知识、模型、原理、应用领域等进行详解。

内容覆盖：深度学习基础知识、神经网络、反向传播、优化算法(梯度下降、sgd、RMSProp、adam等)、梯度消失/爆炸与处理、模型问题诊断、神经网络效果优化、深度神经网络、超参数调优、Batch Normalization、标签错误与数据不匹配的处理办法、计算机视觉、CNN、卷积神经网络、目标检测、人脸识别、图像神经风格转换、序列建模、循环神经网络、RNN、自然语言处理、词嵌入、Seq2seq模型、注意力机制等。

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内容章节

1.深度学习概论

深度学习概论

2.神经网络基础

神经网络基础

3.浅层神经网络

浅层神经网络

4.深层神经网络

深层神经网络

5.深度学习的实用层面

深度学习的实用层面

6.神经网络优化算法

神经网络优化算法

7.网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架

网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架

8.AI应用实践策略（上）

AI应用实践策略（上）

9.AI应用实践策略（下）

AI应用实践策略（下）

10.卷积神经网络解读

卷积神经网络解读

11.经典CNN网络实例详解

经典CNN网络实例详解

12.CNN应用：目标检测

CNN应用：目标检测

13.CNN应用：人脸识别和神经风格转换

CNN应用：人脸识别和神经风格转换

14.序列模型与RNN网络

序列模型与RNN网络

15.自然语言处理与词嵌入

自然语言处理与词嵌入

16.Seq2seq序列模型和注意力机制

Seq2seq序列模型和注意力机制

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Python
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