深度学习
6 人学过
覆盖CNN、RNN、Seq2Seq、GAN等深度学习模型。
课程内容
共6个章节 12个实验
1 神经网络基础
神经网络基础
实验1 过拟合和欠拟合
过拟合和欠拟合
实验2 神经网络入
神经网络入门
2 卷积神经网络
卷积神经网络
实验1 卷积神经网络初试
卷积神经网络初试
实验2 使用预训练的卷积神经网络模型
使用预训练的卷积神经网络模型
实验3 基于卷积神经网络的序列处理
基于卷积神经网络的序列处理
实验4 卷积神经网络可视化
卷积神经网络可视化
3 循环神经网络
循环神经网络
实验1 循环神经网络
循环神经网络
实验2 循环神经网络进阶
循环神经网络进阶
4 自然语言处理
自然语言处理
实验1 词或字符的One-Hot编码
词或字符的One-Hot编码
实验2 词嵌入
词嵌入
5 自编码器
自编码器
实验1 基于变分自编码器（VAE）的图像生成
基于变分自编码器（VAE）的图像生成
6 生成式对抗网络
生成式对抗网络
实验1 生成式对抗网络入门
生成式对抗网络入门
