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21天手撕代码,解锁深度学习之旅(PyTorch)

架构师带你玩转AI • 3 月前 • 137 次点击  
21天手撕代码深度学习之旅,从感知机到Transformer实战,解锁人工智能的深度奥秘。

第一天:神经网络初体验 - 感知机

一切从感知机开始,这个简单的模型将带你走进神经网络的大门。通过动手实践,你将了解感知机的基本结构和工作原理,为后续的深度学习之旅打下坚实的基础。

第二天:深度神经网络 - ANN、CNN、RNN

第二天,我们将深入探索三种核心神经网络结构:人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。每一种网络都有其独特的优势和适用场景,让你领略深度学习的多样性。

第三天:学习和表示非线性关系 - 激活函数

激活函数是神经网络中的关键组件,它使网络能够学习和表示复杂的非线性关系。今天,你将学习多种激活函数,并通过实验感受它们对模型性能的影响。

第四天:衡量真实结果和预测结果的差异 - 损失函数

损失函数是评估模型预测结果好坏的标准。今天,我们将深入探讨不同种类的损失函数,并学习如何根据具体任务选择合适的损失函数。

第五天:神经网络通用训练算法 - 反向传播

反向传播是神经网络训练的基石。通过这一天的学习,你将掌握反向传播的基本原理和实现方法,为后续的模型训练打下坚实基础。

第六天:最小化损失函数算法 - 梯度下降

梯度下降是优化神经网络损失函数的关键算法。今天,我们将学习梯度下降的不同变体,包括随机梯度下降、小批量梯度下降等,并了解它们的优缺点。

第七天:神经网络常见优化器 - Momentum、NAG、Adagrad等

在深度学习中,优化器的选择对模型训练至关重要。今天,我们将探讨多种常见的优化器,包括Momentum、NAG、Adagrad、RMSprop、Adadelta和Adam,并学习它们的工作原理和适用场景。

第八天:模型训练与推理 - Training vs Inference

训练和推理是模型生命周期中的两个重要阶段。今天,我们将学习如何高效地进行模型训练和推理,并了解它们之间的区别和联系。

第九天:模型评估 - Evaluation

评估模型性能是深度学习中的关键环节。今天,我们将学习多种评估指标和方法,包括准确率、召回率、F1分数等,并了解如何根据具体任务选择合适的评估指标。

第十天:模型超参数 - Hyperparameter

超参数是深度学习模型中的关键变量,它们对模型性能有着重要影响。今天,我们将学习如何调整和优化超参数,以提高模型的性能和泛化能力。

第十一天:模型训练常见问题 - 过拟合和欠拟合

过拟合和欠拟合是模型训练中的常见问题。今天,我们将深入了解这两种问题的成因和解决方法,帮助你更好地应对模型训练中的挑战。

第十二天:防止模型过拟合 - 正则化

正则化是防止模型过拟合的有效手段。今天,我们将学习多种正则化方法,包括L1正则化、L2正则化、Dropout等,并了解它们的工作原理和适用场景。

第十三天:模型数据预处理 - 归一化

数据预处理是深度学习中的重要环节。今天,我们将学习归一化这种常用的数据预处理方法,并了解它如何帮助提高模型的性能和稳定性。

第十四天:深度神经网络常见问题 - 梯度消失和梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中的常见问题。今天,我们将深入探讨这两个问题的成因和解决方法,帮助你更好地理解和应对这些挑战。

第十五天:卷积神经网络CNN - 卷积和池化

卷积神经网络(CNN)在图像和视频处理领域具有广泛应用。今天,我们将学习CNN的核心组件——卷积层和池化层,并了解它们的工作原理和优势。

第十六天:循环神经网络RNN - Seq2Seq

循环神经网络(RNN)在处理序列数据方面表现出色。今天,我们将学习RNN的Seq2Seq模型架构,并了解它在自然语言处理等领域的应用。

第十七天:注意力机制 - Attention Mechanism

注意力机制是深度学习中的一项重要创新。今天,我们将学习注意力机制的基本原理和实现方法,并了解它如何帮助模型更好地处理序列数据。

第十八天:自注意力 - Self Attention

自注意力是注意力机制的一种变体,它在自然语言处理等领域取得了显著成效。今天,我们将学习自注意力的基本原理和实现方法,并了解它如何帮助模型捕捉输入数据中的关键信息。

第十九天:多头注意力 - Multi-Head Attention

多头注意力是自注意力的一种扩展形式,它进一步提高了模型的性能。今天,我们将学习多头注意力的基本原理和实现方法,并了解它如何帮助模型更好地处理复杂任务。

第二十天:完全基于自注意力机制 - Transformer

Transformer是一种完全基于自注意力机制的深度学习模型,它在自然语言处理等领域取得了突破性进展。今天,我们将学习Transformer的基本原理和架构,并了解它如何帮助模型实现高效、准确的自然语言处理任务。

第二十一天:深度学习课程总结 - NMT实战

在最后一天,我们将回顾整个深度学习课程的学习内容,并通过实战项目——神经机器翻译(NMT)来检验你的学习成果。这个项目将让你综合运用所学知识,实现一个具有实际应用价值的深度学习模型。



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