你将学到的
  • 掌握神经网络的基本原理
  • 掌握梯度下降算法的基本求解过程
  • 掌握卷积神经网络的实现过程
  • 掌握反向传播算法的基本原理
  • 掌握卷积神经网络的基本原理
  • 掌握卷积神经网络的加速计算方法

如今,深度学习的热度不断攀升,许多新人都通过开源框架完成了入门。但遗憾的是,大部分都仅停留在调用 API 的层面,却无法理解深度学习的本质。本课程将从线性分类器出发,通过学习人工神经网络,从而完成 0 到 1 实现卷积神经网络的过程。你将真正理解什么是深度学习,以及背后的工作机制,并在动手的过程中完成从入门到进阶。

实验将从简单的线性函数公式讲起,然后使用 Python 实现一个线性分类器,并最终完成经典的 MNIST 手写字符分类任务。在这个过程中,你将学习到深度学习中常用的概念和方法,例如:Softmax 和交叉熵损失函数,梯度下降法等。

接下来,从线性分类器延伸到人工神经网络,你讲了解神经网络的组成以及工作机制,对反向传播算法进行实现,最终训练多层神经网络并对比和线性分类的结果。

掌握神经网络的原理之后,正式开始学习卷积神经网络。此时,你会了解到经典卷积神经网络的组成,卷积层、池化层的实现和作用机理。并最终从 0 到 1 搭建一个基础的卷积神经网络。当然,实验同时与 PyTorch 实现做了对比,帮助全面理解。

课程的最后,我们将学习到神经网络加速计算的技巧,了解并行加速、算法加速、GPU 加速等不同方法。这对于深度学习是至关重要的。

最后,为了帮助大家更加全面了解本课程的特点,我们总结课程包含的知识点如下:

  • 深度学习的基本概念讲解及实现,例如:损失函数,激活函数等。
  • 人工神经网络讲解及实现,包括反向传播算法等完整的理论。
  • 卷积神经网络概念,结构及实现。
  • 内容均使用 Python 实现,神经网络部分与 PyTorch 实现做对比。
  • 课程主要使用到的库有:NumPy,PyTorch。
  • 部分理论推导及理解需要基础的高等数学和线性代数知识。

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课程信息

  • 学习周期:课程有效期 2 个月,2 个月后无法进行在线实验,但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习,到期后课程失效,且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高,存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明,请阅读 用户付费协议
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