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来源：专知（ID：Quan_Zhuanzhi）

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FrancoisFleuret于年获得巴黎第六大学数学博士学位，年获得巴黎第十三大学数学博士学位。他是瑞士Idiap研究所计算机视觉和学习小组的负责人。在此之前，他曾在美国芝加哥大学、法国信息与自动化研究所(INRIA)和瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)任职。他是IEEE模式分析和机器智能交易的副主编，也是几个欧洲资助机构的专家。

深度学习课程概述

本课程的目标是提供深度机器学习的完整讲解。如何设计一个神经网络，如何训练它，以及有哪些现有技术专门处理非常大的网络结构。本课程旨在教授应用问题的深度学习方法所需的技能。

课程计划内容:

1.什么是深度学习，张量介绍。

2.基本机器学习，经验风险最小化，简单嵌入。

3.线性可分性，多层感知器，反向传播。

4.通用网络，autograd，批处理，卷积网络。

5.初始化、优化和正则化。Dropout，激活归一化，跳过连接。

6.计算机视觉的深层模型。

7.深入模型分析。

8.自编码器，嵌入式和生成模型。

9.循环模型和自然语言处理。

10.pytorch张量，深度学习模块，和内部构件。

深度学习课程导读

绪论1.1从神经网络到深度学习，21页slides

1.2当前成功应用的实例22页slides

1.3正在发生什么？(13页slides)

1.4张量基础和线性回归12页slides

1.5高维张量.15页slides

1.6张量内部5页slides

2.机器学习基础2.1损失函数与风险.15页slides

2.2过拟合与欠拟合.24页slides

2.3方差-偏差困境10页slides

2.4合适评价方法6页slides

2.5基本聚类与嵌入方法19页slides

3.多层感知器和反向传播3.1感知器。(幻灯片，讲义-16张)

3.2线性分类器的概率视图。(幻灯片，讲义-8张)

3.3线性可分性与特征设计。(幻灯片，讲义-10张)

3.4多层感知器。(幻灯片，讲义-10张)

3.5梯度下降法。(幻灯片，讲义-13张)

3.6反向传播。(幻灯片，讲义-11张)

4.操作符、autograd和卷积层的图操作4.1DAG网络。(幻灯片，讲义-11张)

4.2Autograd。(幻灯片，讲义-19张)

4.3PyTorch模块和批处理。(幻灯片，讲义-14张)

4.4卷积。(幻灯片，讲义-23张)

4.5池化(幻灯片，讲义-7张)

4.6编写一个PyTorch模块。(幻灯片，讲义-10张)

5.初始化和优化。5.1交叉熵损失。(幻灯片，讲义-9张)

5.2随机梯度下降法。(幻灯片，讲义-17张)

5.3PyTorch优化。(幻灯片，讲义-8张)

5.3L1和L2惩罚项。(幻灯片，讲义-10张)

5.4参数初始化。(幻灯片，讲义-22张)

5.5网络架构选择和训练协议。(幻灯片，讲义-9张)

5.6写一个autograd函数。(幻灯片，讲义-7张)

6.搞更深6.1深度的好处。(幻灯片，讲义-9张)

6.2修正器。(幻灯片，讲义-7张)

6.3Dropout(幻灯片，讲义-12张)

6.4批处理归一化。(幻灯片，讲义-15张)

6.5残差网络。(幻灯片，讲义-21张)

6.6使用gpu。(幻灯片，讲义-17张)

7计算机视觉。7.1计算机视觉任务。(幻灯片，讲义-15张)

7.2用于图像分类的网络。(幻灯片，讲义-36张)

7.3用于目标检测的网络。(幻灯片，讲义-15张)

7.4用于语义分割的网络。(幻灯片，讲义-8张)

7.5DataLoader和神经。(幻灯片，讲义-13张)

8.关键技巧方法处理8.1看参数。(幻灯片，讲义-11张)

8.2激活。(幻灯片，讲义-21张)

8.3可视化输入中的处理。(幻灯片，讲义-26张)

8.4优化输入。(幻灯片，讲义-25张)

9.自编码器和生成模型。9.1转置运算。(幻灯片，讲义-14张)

9.2Autoencoders。(幻灯片，讲义-20张)

9.3去噪和变分自编码器。(幻灯片，讲义-24张)

9.4Non-volume保存网络。(幻灯片，讲义-24张)

10.生成对抗模型。10.1生成对抗的网络。(幻灯片，讲义-29张)

10.2WassersteinGAN。(幻灯片，讲义-16张)

10.3条件GAN和图像转换。(幻灯片，讲义-27张)

10.4模型持久性和检查点。(幻灯片，讲义-9张)

11循环模型与NLP11.1循环神经网络(slides,handout–23slides)

11.2LSTM和GRU.(slides,handout–17slides)

11.3Wordembeddings与translation.(slides,handout–31slides)

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