本课程简要概括了深度学习讲座中最重要的数学原理。为了提高学生在深度学习课程中的背景知识,讲述一系列关于相关概念(线性代数、微分、概率/信息论)的微教程。

在过去的十年中,深度神经网络已经成为人工智能许多领域不可或缺的工具,包括计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音识别和机器人技术。本课程将介绍深度神经网络的实践和理论原理。在其他主题中,我们将涵盖计算图、激活函数、损失函数、训练、正则化和数据增强,以及各种基本和最先进的深度神经网络架构,包括卷积网络和图神经网络。本课程还将介绍深度生成模型,如自动编码器、变分自动编码器和生成对抗网络。此外,在整个课程中还将介绍来自不同领域的应用。本教程将通过在Python和PyTorch中实现和应用深度神经网络来加深对它们的理解。 https://www.youtube.com/playlist?list=PL05umP7R6ij0bo4UtMdzEJ6TiLOqj4ZCm

成为VIP会员查看完整内容
65

相关内容

机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【经典教程】深度学习与信息论,321页ppt
专知会员服务
112+阅读 · 2022年6月13日
1407页ppt!图宾根大学最新《统计机器学习》教程
专知会员服务
95+阅读 · 2022年5月8日
【纽约大学经典书】《机器学习基础》第二版,505页pdf
专知会员服务
134+阅读 · 2021年10月31日
最新《统计机器学习》课程,26页ppt
专知会员服务
80+阅读 · 2020年8月30日
【ST2020硬核课】深度学习即统计学习,50页ppt
专知会员服务
63+阅读 · 2020年8月17日
【经典书】机器学习高斯过程,266页pdf
专知会员服务
225+阅读 · 2020年5月2日
Python机器学习课程(代码与教程)
专知
35+阅读 · 2019年5月13日
2019最新-UC Berkeley-《深度学习入门课程》分享
深度学习与NLP
13+阅读 · 2019年3月1日
下载 | 512页教程《神经网络与深度学习》,2018最新著作
机器学习算法与Python学习
48+阅读 · 2019年1月6日
(免费精品课程分享)-PyTorch深度学习实战
深度学习与NLP
18+阅读 · 2018年10月28日
深度学习线性代数简明教程
论智
11+阅读 · 2018年5月30日
荐书丨深度学习入门之PyTorch
程序人生
18+阅读 · 2017年12月1日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月9日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
26+阅读 · 2018年8月19日
VIP会员
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月9日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
26+阅读 · 2018年8月19日
微信扫码咨询专知VIP会员