0.0 目录-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

目录

《卷积神经网络》	笔记列表
Week 1	卷积神经网络
Week 1 传送门 —>	1.1 计算机视觉 1.2 边缘检测示例 1.3 更多边缘检测内容 1.4 Padding 1.5 卷积步长 1.6 三维卷积 1.7 单层卷积网络 1.8 简单卷积网络示例 1.9 池化层 1.10 卷积神经网络示例 1.11 为什么使用卷积？ 1.12 总结
Week 2	深度卷积网络：实例探究
Week 2 传送门 —>	2.1 为什么要进行实例探究？ 2.2 经典网络 2.3 残差网络 2.4 残差网络为什么有用？ 2.5 网络中的网络以及1x1卷积 2.6 谷歌 Inception 网络简介 2.7 Inception 网络 2.8 使用开源的实现方案 2.9 迁移学习 2.10 数据扩充 2.11 计算机视觉现状
Week 3	目标检测
Week 3 传送门 —>	3.1 目标定位 3.2 特征点检测 3.3 目标检测 3.4 卷积的滑动窗口实现 3.5 Bounding Box 预测 3.6 交并比 3.7 非极大值抑制 3.8 Anchor Boxes 3.9 YOLO 算法 3.10 候选区域
Week 4	特殊应用：人脸识别和神经风格转换
Week 4 传送门 —>	4.1 什么是人脸识别？ 4.2 One-Shot 学习 4.3 Siamese 网络 4.4 Triplet 损失 4.5 面部验证与二分类 4.6 什么是神经风格转换？ 4.7 什么是深度卷积网络？ 4.8 代价函数 4.9 内容代价函数 4.10 风格代价函数 4.11 一维到三维推广

第三课

《结构化机器学习项目》	笔记列表
Week 1	机器学习策略一
Week 1 传送门 —>	1.1 为什么是ML策略 1.2 正交化 1.3 单一数字评估指标 1.4 满足和优化指标 1.5 训练/开发/测试集划分 1.6 开发集合测试集的大小 1.7 什么时候该改变开发_测试集和指标 1.8 为什么是人的表现 1.9 可避免误差 1.10 理解人的表现 1.11 超越人的表现 1.12 改善你的模型的表现 [1.13 总结]
Week 2	机器学习策略二
Week 2 传送门 —>	2.1 误差分析 2.2 清除标注错误的数据 2.3 快速搭建你的第一个系统，并进行迭代 2.4 在不同的划分上进行训练并测试 2.5 不匹配数据划分的偏差和误差 2.6 定位数据不匹配 2.7 迁移学习 2.8 多任务学习 2.9 什么是端到端的深度学习 2.10 是否要使用端到端的深度学习 2.11 总结
采访	大牛采访
传送门 —>	Andrej Karpathy Ruslan Salakhutdinov

第二课

《改善神经网络》	笔记列表
Week 1	深度学习的实用层面
Week 1 传送门 —>	1.1 训练/开发/测试集 1.2 偏差/方差 1.3 机器学习基础 1.4 正则化 1.5 为什么正则化可以减少过拟合 1.6 Dropout 正则化 1.7 理解 Dropout 1.8 其他正则化方法 1.9 归一化输入 1.10 梯度消失与梯度爆炸 1.11 神经网络的权重初始化 1.12 梯度的数值逼近 1.13 梯度检验 1.14 关于梯度检验实现的注记 1.15 总结
Week 2	优化算法
Week 2 传送门 —>	2.1 Mini-batch 梯度下降 2.2 理解 mini-batch 梯度下降法 2.3 指数加权平均 2.4 理解指数加权平均 2.5 指数加权平均的偏差修正 2.6 动量梯度下降法 2.7 RMSprop 2.8 Adam 优化算法 2.9 学习率衰减 2.10 局部最优的问题 2.11 总结
Week 3	超参数调试、Batch正则化和程序框架
Week 3 传送门 —>	3.1 调试处理 3.2 为超参数选择合适的范围 3.3 超参数训练的实践: Pandas vs. Caviar 3.4 正则化网络的激活函数 3.5 将 Batch Norm 拟合进神经网络 3.6 Batch Norm 为什么奏效 3.7 测试时的 Batch Norm 3.8 Softmax 回归 3.9 训练一个 Softmax 分类器 3.10 深度学习框架 3.11 TensorFlow 3.12 总结
采访	大牛采访
传送门 —>	Yoshua Yuanqing Lin

第一课

《神经网络与深度学习》	笔记列表
Week 1	深度学习概论
Week 1 传送门 —>	1.1 欢迎 1.2 什么是神经网络 1.3 用神经网络进行监督学习 1.4 为什么深度学习会兴起 1.5 关于这门课 1.6 课程资源 1.7 总结习题
Week 2	神经网络基础
Week 2 传送门 —>	2.1 二元分类 2.2 Logistic 回归 2.3 Logistic 回归损失函数 2.4 梯度下降法 2.5 导数 2.6 更多导数的例子 2.7 计算图 2.8 计算图的导数计算 2.9 Logistic 回归的梯度下降法 2.10 m 个样本的梯度下降 2.11 向量化 2.12 向量化的更多例子 2.13 向量化 Logistic 回归 2.14 向量化 Logistic 回归的梯度输出 2.15 Python 中的广播 2.16 关于 Python Numpy 向量的说明 2.17 Jupyter/iPython 笔记本的快速指南 2.18 Logistic 损失函数的解释 2.19 总结习题
Week 3	浅层神经网络
Week 3 传送门 —>	3.1 神经网络概览 3.2 神经网络表示 3.3 计算神经网络的输出 3.4 多个例子中的向量化 3.5 向量化实现的解释 3.6 激活函数 3.7 为什么需要非线性激活函数 3.8 激活函数的导数 3.9 神经网络的梯度下降法 3.10 直观理解反向传播 3.11 随机初始化 3.12 总结习题
Week 4	深层神经网络
Week 4 传送门 —>	4.1 深层神经网络 4.2 深层网络中的前向传播 4.3 核对矩阵的维数 4.4 为什么使用深层表示 4.5 搭建深层神经网络快 4.6 前向和反向传播 4.7 参数 vs. 超参数 4.8 这和大脑有什么关系 4.9 总结习题
采访	大牛采访
传送门 —>	Geoffery Hinton Pieter Abbeel Ian Goodfellow