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[问答] 华盛顿大学2021年新课-《深度神经网络应用》视频及ppt分享 ...

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卓艾99 发表于 2022-6-22 03:53:34 | 只看该作者 打印 上一主题 下一主题
 
华盛顿大学2021年新课-《深度神经网络应用》视频及ppt分享 ... 第1张图片
课程描述
    深度学习包含一系列令人振奋的神经网络新技术。通过结合先进的训练技术和神经网络架构组件，现在有可能创建神经网络，可以处理表格数据、图像、文本和音频数据。深度学习允许神经网络以类似人脑功能的方式学习信息的层次结构。
    本课程将向学生介绍经典的神经网络结构，卷积神经网络(CNN)，长短期记忆(LSTM)，门控递归神经网络(GRU)，一般对抗网络(GAN)和强化学习。这些模型在计算机视觉、时间序列、安全、自然语言处理和数据生成方面被广泛应用。高性能计算方面将展示如何在图形处理单元和网格上处理深度学习。主要是深度学习在问题中的应用，以及一些数学基础的介绍。学生将使用Python编程语言，使用谷歌TensorFlow和Keras实现深度学习模型。本课程不要求学生熟悉python，假设至少熟悉一种编程语言。

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课程首页
https://sites.wustl.edu/jeffheaton/t81-558/

课程大纲

华盛顿大学2021年新课-《深度神经网络应用》视频及ppt分享 ... 第2张图片

课程视频截图

华盛顿大学2021年新课-《深度神经网络应用》视频及ppt分享 ... 第3张图片

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华盛顿大学2021年新课-《深度神经网络应用》视频及ppt分享 ... 第6张图片

华盛顿大学2021年新课-《深度神经网络应用》视频及ppt分享 ... 第7张图片
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标签：华盛顿大学深度学习网络应用神经网络层次结构
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