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精挑细选
神经网络基础
多层感知机
基础组件和优化
卷积神经网络
序列模型
逻辑回归到多层感知机的过渡:实施过程、逻辑回归、神经网络过渡
感知机原理及应用:单层/多层感知机、pytorch 、多层DNN假钞识别
神经网络基础重要组件:激活函数、优化器、梯度下降、正则概念、实施
神经网络的优化相关方法:初始化模型、Normalization 增强模型训练、正则方法
CNN原理、变体、使用、应用:下采样、残差、Vgg、图片的数据增广、手势识别应用、MoocTrialNet模型
RNN流程、变体、内在机理、实施:应用类型、OvM、MvM、循环神经、BPTT 、LSTM/GRU、双向多层
RNN的深层理解和应用:Encoder-Decoder、GRU实现唤醒词识别、命令词识别
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生成式对抗网络
注意力机制
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生成式对抗网络的理解:网络结构、设计思想、实施流程
GAN网络相关变体:CycleGAN、StyleGAN、 text2image、DCGAN
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注意力机制理论和一般原理:动机、理论、示例、一般性原理、hard/soft/local attention
自注意力机制和Transformer:self-attention、Transformer、G2P
迁移学习的理论和实施方法:一般过程、解决问题、实施过程
半监督学习的典型方法精讲:基于生成式模型、一致性正则,伪标签
一种半监督学习方法的展开:模型构建、半监督训练流程及trainer脚本
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