麻省理工2019年深度学习导论课程全套PPT

2019 年 2 月 15 日 专知

【导读】MIT近期放出了课程6.S191(深度学习导论)的资料。该课程是MIT官方的关于深度学习方法的官方入门课程,主要内容包括深度序列建模,深度计算机视觉,深度生成模型,深度强化学习等。旨在让学习者获得深度学习算法的基础知识,并获得在TensorFlow中构建神经网络的实践经验。



课程网站:

  • http://introtodeeplearning.com/

编辑报道:

  • 专知


【第一课:导论】

第一课的主要内容是:为什么要用深度学习,以及深度学习的一些基本概念,包括:

  • 单层神经网络、多层神经网络

  • 前向传播、反向传播

  • Loss计算、模型优化

  • batch 训练、正则化

  • 。。。等



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【第二课:深度序列建模】

第二课的主要内容是:什么是序列建模,以及序列建模的一些基本方法和工具,包括:

  • 常见的序列建模任务

  • 循环神经网络

  • 克服序列长距离依赖的方法

  • 。。。等


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【第三课:深度计算机视觉】

第三课的主要内容是:计算机如何处理图片,以及计算机视觉的一些基本方法和工具,包括:

  • 特征提取

  • 卷积神经网络及其各种架构

  • 计算机视觉的各种任务

  • 。。。等



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【第四课:深度生成模型】

第四课的主要内容是:什么是生成模型,以及生成模型的一些基本方法和工具,包括:

  • 生成模型的任务

  • 变分自编码(VAE)

  • 生成对抗网络(GAN)

  • 。。。等



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【第五课:深度强化学习】

第五课的主要内容是:什么是强化学习,以及强化学习的一些基本概念和方法,包括:

  • 强化学习的基本概念

  • 基于值得强化学习 Q-learning等

  • 基于测略的强化学习 Policy Learning 等

  • 。。。等



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【第六课:深度学习的局限及前沿】

第六课的主要内容是:深度学习的一些局限性以及深度学习的两个前沿方向,包括:

  • 神经网络的多种局限:泛化能力、对抗攻击等

  • 深度学习的前沿领域:贝叶斯深度学习、Learning to Learn

  • 基于测略的强化学习 Policy Learning 等

  • 。。。等



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