标签:代码实现 模型 flow 链接 com 北京大学 预测 函数 info
官方地址:
中国大学MOOC 北京大学曹建老师
https://www.icourse163.org/course/0809PKU021-1002536002
B站也有UP主提供的链接
第一讲、讲解神经网络的计算过程,搭建出你的第一个神经网络模型;
第二讲、讲解神经网络的优化方法,掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用,用Python语言写出5种反向传播优化器(SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam)。
第三讲、分享神经网络的搭建八股,用“六步法”, 不到20行代码,写出手写数字识别训练模型。
第四讲、对神经网络的八股进行扩展,增加自制数据集、数据增强,断点续训,参数提取和acc/loss可视化,最后实现给图识物的应用程序。
第五讲、讲解卷积神经网络,用基础CNN、LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet和ResNet实现图像识别。
第六讲、讲解循环神经网络,用基础RNN、LSTM、GRU实现股票预测。
标签:代码实现 模型 flow 链接 com 北京大学 预测 函数 info
原文地址:https://www.cnblogs.com/cloud-ken/p/12863051.html