常見迴圈神經網路結構
深度學習基礎和基本思想
1.人工智慧概述、計算智慧、類腦智慧
2.機器學習概述、記憶學習、歸納學習、統計學習
3.深度學習的前生今世、發展趨勢
4.人工神經網路、前饋神經網路、BP演算法 、Hessian矩陣、結構性特徵表示
二、深度學習基本框架結構
1,Tensorflow 2, Caffe 3,Torch 4,MXNet
三,卷積神經網路CNN 1,CNN卷積神經網路
卷積層(一維卷積、二維卷積)、池化層(均值池化、最大池化)
全連線層 啟用函式層 Softmax層
2,CNN卷積神經網路改進
R-CNN (SPPNET) Fast-R-CNN Faster-R-CNN (YOLO、SSD)
3,深度學習的模型訓練技巧
4,梯度下降的優化方法詳解
四,迴圈神經網路RNN 1,RNN迴圈神經網路
梯度計算 BPTT
2,RNN迴圈神經網路改進
LSTM GRU Bi-RNN Attention based RNN
3,RNN實際應用 Seq2Seq的原理與實現
五、強化學習DRL 1,強化學習的理論知識
2,經典模型DQN講解
2,AlphaGo原理講解
3,RL實際應用;實現一個AlphaGo
六,對抗性生成網路GAN 1,GAN的理論知識
2,GAN經典模型CGAN,LAPGAN,DCGAN
3,GAN經典模型 INFOGAN,WGAN,S2-GAN
4,GAN實際應用 DCGAN提高模糊圖片解析度
5,GAN實際應用 InfoGAN做特定的樣本生成
七、遷移學習TL
遷移學習的理論概述
遷移學習的常見方法
特徵、例項、資料、深度遷移、強化遷移、研究案例
八、深度學習演算法理論解析
1,基於區域卷積網路RCNN 2,深度殘差網路Resnet
3,膠囊網路Capsule 4,長短時記憶網路LSTM
5,注意力機制 6,BP反傳演算法
7,可變分編碼器VAE
九、深度學習實際應用案例操作
1,CNN——》影像分類 2,Lstm——》文字分類
3,Lstm——》命名實體抽取 4,Yolo——》目標檢測
5,影像分類(CNN) 6,目標定位和識別(RCNN)
7,影像重建(Auto-encoder) 8,文字識別(RNN)
9,實體標註(LSTM) 10,手寫體數字生成(GAN)
11,邏輯迴歸匯出影像分類; 12,靜/動態圖編寫(CNN)
深度學習DeepLearning核心技術實戰培訓班
4月16日—4月19日
深度強化學習核心實戰技術培訓班
4月23日—4月26日
聯絡人:高巖(老師)
電話:010-56129268
深度學習之家QQ群群號: 372448770(加群備註:高巖邀請)
深度學習網路課程群號:1057802989
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