亲自动手写一个深度学习框架
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亲自动手写一个深度学习框架
从工程角度再探《线性代数》

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添砖加瓦:实现BN层和Scale层
课时名称课时知识点添砖加瓦:实现BN层和Scale层批量归一化、批归一化、加速训练、解决过拟合、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导
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总结与展望
课时名称课时知识点总结与展望优化代码,进一步封装、 扩充网络层、 扩充优化器、 支持循环神经网络、 优化数据I/O、 自动求导、 GPU训练、 分布式训练、 图形界面、
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添砖加瓦:实现通用的图片数据接口
课时名称课时知识点添砖加瓦:实现通用的图片数据接口cifar10数据集、数据接口、加速训练、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导
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添砖加瓦:实现Dropout层
课时名称课时知识点添砖加瓦:实现Dropout层正则化、过拟合、欠拟合、Dropout原理、Dropout理论推导、L1正则化、梯度下降、激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播
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代码实践:模型参数优化和评估
课时名称课时知识点代码实践:模型参数优化和评估梯度下降、激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播
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代码实践:池化层、激活层的反向传播
课时名称课时知识点代码实践:池化层、激活层的反向传播激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播、ReLU、Tanh、Sigmoid
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代码实践:将Blob切割为mini-batch
课时名称课时知识点代码实践:将Blob切割为mini-batch激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播
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添砖加瓦:实现对L2正则化的支持
课时名称课时知识点添砖加瓦:实现对L2正则化的支持正则化、过拟合、欠拟合、L2范数、L2正则化、L1范数、L1正则化、梯度下降、激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播
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代码实践:逐层构造数据Blob和梯度Blob
课时名称课时知识点代码实践:逐层构造数据Blob和梯度Blob激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播
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添砖加瓦:实现模型微调功能(fine-tune)
课时名称课时知识点添砖加瓦:实现模型微调功能(fine-tune)微调、fine-tune、预训练模型、迁移学习、梯度下降、激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播
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添砖加瓦:实现更多的优化器
课时名称课时知识点添砖加瓦:实现更多的优化器优化算法、优化器、Adam、Rmsprop、SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、梯度下降、激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、
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代码实践:卷积层的前向传播
课时名称课时知识点代码实践:卷积层的前向传播激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播
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添砖加瓦:实现SVM损失层
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代码实践:逐层初始化(下)
课时名称课时知识点代码实践:逐层初始化(下)激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播
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代码实践:激活层、池化层的前向传播
课时名称课时知识点代码实践:激活层、池化层的前向传播激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播、ReLU、Tanh、Sigmoid
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代码实践:逐层初始化(上)
课时名称课时知识点代码实践:逐层初始化(上)激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播
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代码实践:卷积层的反向传播
课时名称课时知识点代码实践:卷积层的反向传播激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播、ReLU、Tanh、Sigmoid
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多年图像处理、机器视觉项目经验,硕士研究生
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