深度学习
Deep Learning
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基本信息
- 授课教师：高飞 @ 杭电
- 授课学期：2021-2022-2学期
- 参考教材：
课程内容
早期版本：【2019-2020-2学期】【2020-2021-2学期】【PDF&PPT 2022-2023-1学期】【PPT 2022-2023-2学期】
| 序号 | 内容 | 作业 |
|---|---|---|
| 1 | 课程简介 | 作业1：深度学习前沿科技资讯 |
| 2 | 机器学习基本概念 | |
| 3 | 图像分类实践：K近邻 | 练习：基于K近邻KNN的MNIST图像分类 |
| 4 | 线性模型 | |
| 5 | 神经网络 | 练习：基于ANN的MNIST图像分类 |
| 6 | 卷积神经网络基础 | |
| 7 | 经典CNN结构 | 作业2：基于CNN的FashionMNIST图像分类 |
| 8 | Deep Generative Modeling | 注：采用了MIT 6.S191课件 |
| 9 | 生成对抗网络及应用 | |
| 10 | Deep Sequence Modeling | 注：采用了MIT 6.S191课件 |
| 11 | 网络优化与正则化 | |
| 12 | 注意力机制 |
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