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亲自动手写一个深度学习框架-

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  • 本课程介绍
  • 神经元、多层感知器和人工智能
  • 理论分析:梯度下降算法
  • 理论分析:反向传播算法
  • 思路分析:如何利用Python实现多层感知器?
  • Anaconda环境搭建、数据准备
  • 代码实践:MLP的前向传播
  • 代码实践:MLP的反向传播
  • 代码实践:梯度检验
  • 代码实践:探索各种激活函数
  • 代码实践:探索各种权重初始化
  • 代码实践:探索各种优化算法
  • 理论分析:BatchNormalization
  • 代码实践:BatchNormalization
  • 理论分析:CNN的前向传播
  • 理论分析:CNN的反向传播
  • 深度学习框架Caffe基础入门
  • 思路分析:如何设计自己的框架?
  • 环境准备:Json、Armadillo、Protobuf
  • 代码实践:利用json定义网络结构
  • 代码实践:设计内部数据结构——Blob
  • 代码实践:加载Mnist数据集到Blob
  • 代码实践:逐层构造数据Blob和梯度Blob
  • 代码实践:逐层初始化(上)
  • 代码实践:逐层初始化(下)
  • 代码实践:将Blob切割为mini-batch
  • 代码实践:卷积层的前向传播
  • 代码实践:激活层、池化层的前向传播
  • 代码实践:全连接层、损失层的前向传播
  • 代码实践:损失层、全连接层的反向传播
  • 代码实践:池化层、激活层的反向传播
  • 代码实践:卷积层的反向传播
  • 代码实践:模型参数优化和评估
  • 添砖加瓦:实现模型微调功能(fine-tune)
  • 添砖加瓦:实现SVM损失层
  • 添砖加瓦:实现更多的优化器
  • 添砖加瓦:实现对L2正则化的支持
  • 添砖加瓦:实现Dropout层
  • 添砖加瓦:实现BN层和Scale层
  • 添砖加瓦:实现通用的图片数据接口
  • 总结与展望
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