k学长的深度学习宝库
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共 143 篇文章
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100_配置版本
101_Pytorch安装
102_Python两大法宝
103_Pytorch加载数据
104_Tensorboard使用
105_Transforms使用
106_torchvision数据集使用
107_Dataloader使用
108_nn.Module模块使用
109_卷积原理
110_卷积层
111_最大池化层
112_非线性激活
113_线性层及其他层
114_搭建小实战和Sequential使用
115_损失函数与反向传播
116_优化器
117_网络模型使用及修改
118_网络模型保存与读取
119_完整模型训练套路
120_利用GPU训练
121_完整模型验证套路
122_查看开源项目
200_深度学习介绍
201_配置版本
202_数据操作、数据预处理
203_线性代数
204_矩阵计算
205_自动求导
206_线性回归、优化算法
207_Softmax回归、损失函数、分类
208_多层感知机
209_模型选择、过拟合、欠拟合
210_权重衰退
211_丢弃法
212_数值稳定性、模型初始化、激活函数
213_Kaggle房价预测
214_PyTorch神经网络基础
215_使用购买GPU
216_卷积层
217_卷积层里的填充和步幅
218_卷积层里的多输入多输出通道
219_池化层
220_经典神经网络LeNet
221_深度卷积神经网络AlexNet
222_使用块的网络VGG
223_网络中的网络NiN
224_合并行连接的网络GoogLeNet
225_批量归一化
226_残差神经网络ResNet
227_深度学习硬件CPU和GPU
228_深度学习硬件TPU和其他
229_单机多卡并行
230_多GPU训练实现
231_分布式训练
232_数据增广
233_微调
234_实战Kaggle比赛图像分类CIFAR10
235_实战Kaggle比赛狗的品种识别ImageNetDogs
236_物体检测和数据集
237_锚框
238_树叶分类竞赛技术总结
239_物体检测算法R-CNN、SSD、YOLO
240_SSD实现
241_语义分割和数据集
242_转置卷积
243_转置卷积是一种卷积
244_全连接卷积神经网络FCN
245_样式迁移
246_序列模型
247_文本预处理
248_语言模型
249_循环神经网络RNN
250_循环神经网络RNN的实现
251_门控循环单元GRU
252_长短期记忆网络LSTM
253_深层循环神经网络
254_双向循环神经网络
255_机器翻译数据集
256_编码器解码器架构
257_序列到序列学习seq2seq
258_束搜索
当前阅读
259_注意力机制
260_注意力分数
261_使用注意力机制的seq2seq
262_自注意力
263_Transformer
264_BERT预训练
265_BERT微调
266_目标检测竞赛总结
267_优化算法
268_课程总结和进阶学习
300_配置版本
301_课程1_第1周_深度学习概述
302_课程1_第2周a_神经网络基础之逻辑回归
303_课程1_第2周b_神经网络基础之Python与向量化
304_课程1_第3周_浅层神经网络
305_课程1_第4周_深层神经网络
306_课程1_第1周_测验题
307_课程1_第2周_测验题
308_课程1_第3周_测验题
309_课程1_第4周_测验题
310_课程1_第1周_作业题_numpy构建基本函数
311_课程1_第2周_作业题_神经网络思想实现Logistic回归
312_课程1_第3周_作业题_1层隐藏层的神经网络分类二维数据
313_课程1_第4周_作业题_逐步构建你的深度神经网络
314_课程2_第1周_深度学习的实用层面
315_课程2_第2周_优化算法
316_课程2_第3周_超参数调试、Batch正则化和编程框架
317_课程2_第1周_测验题
318_课程2_第2周_测验题
319_课程2_第3周_测验题
320_课程2_第1周_作业题_深度神经网络的初始化_正则化_梯度检验
321_课程2_第2周_作业题_优化算法
322_课程2_第3周_作业题_Tensorflow入门
323_课程3_第1周_机器学习策略（上）
324_课程3_第2周_机器学习策略（下）
325_课程3_第1周_测验题
330_课程4_第2周_深度卷积模型
331_课程4_第3周_目标检测
332_课程4_第4周_人脸识别与神经风格迁移
333_课程4_第1周_测验题
334_课程4_第2周_测验题
335_课程4_第3周_测验题
336_课程4_第4周_测验题
337_课程4_第1周_作业题_搭建卷积神经网络以及应用
338_课程4_第2周_作业题_Keras入门与残差网络搭建
339_课程4_第3周_作业题_车辆检测
340_课程4_第4周_作业题a_人脸识别
341_课程4_第4周_作业题b_风格迁移
342_课程5_第1周_循环神经网络RNN
343_课程5_第2周_特征向量表征
344_课程5_第3周_序列模型和注意力机制
345_课程5_第1周_测验题
346_课程5_第2周_测验题
347_课程5_第3周_测验题
348_课程5_第1周_作业题a_搭建RNN网络和LSTM网络
349_课程5_第1周_作业题b_字符语言模型和诗歌生成
350_课程5_第1周_作业题c_LSTM网络生成爵士乐
351_课程5_第2周_作业题a_词向量运算
352_课程5_第2周_作业题b_表情情感分类器
353_课程5_第3周_作业题a_机器翻译
354_课程5_第3周_作业题b_语音识别关键字
