深度学习理论及应用

宋涛

目录

  • 1 深度学习简介
    • 1.1 深度学习简介
    • 1.2 深度学习框架介绍
    • 1.3 开发环境安装
      • 1.3.1 Win10平台安装实录
  • 2 神经网络与深度神经网络
    • 2.1 神经网络基础
    • 2.2 神经网络的训练与连接
    • 2.3 感知器及其实现
    • 2.4 全连接神经网络及其实现
  • 3 卷积神经网络
    • 3.1 卷积神经网络基础
    • 3.2 经典卷积神经网络
    • 3.3 卷积神经网络预训练模型及其迁移方法
    • 3.4 卷积神经网络应用
  • 4 循环神经网络
    • 4.1 循环神经网络基础
    • 4.2 经典循环神经网络
    • 4.3 循环神经网络实现
  • 5 自然语言处理
    • 5.1 编码器-解码器结构与注意力机制
    • 5.2 Transformer
    • 5.3 基于预训练模型的自然语言处理
  • 6 计算机视觉技术
    • 6.1 目标检测算法
    • 6.2 图像描述
    • 6.3 人脸识别
  • 7 深度学习进阶
    • 7.1 生成对抗网络
    • 7.2 深度迁移学习
    • 7.3 深度强化学习
  • 8 PyTorch 基础
    • 8.1 安装及基础
    • 8.2 张量基础
    • 8.3 PyTorch框架
深度学习框架介绍

课件：

视频：