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课程大纲
介绍
- Chainer vs Caffe vs Torch
- Chainer 功能和组件概述
开始
- 了解培训师结构
- 安装 Chainer、CuPy 和 NumPy
- 在变量上定义函数
在 Chainer 中培训 Neural Networks
- 构建计算图
- 运行 MNIST 数据集示例
- 使用优化器更新参数
- 处理图像以评估结果
在 Chainer 中使用 GPU
- 实现递归神经网络
- 使用多个 GPU 进行并行化
实现其他神经网络模型
- 定义 RNN 模型和运行示例
- 使用深度卷积 GAN 生成图像
- 运行 Reinforcement Learning 示例
故障 排除
总结和结论
要求
- 对人工神经网络的理解
- 熟悉深度学习框架(Caffe、Torch 等)
- Python编程经验
观众
- 人工智能研究人员
- 开发 人员
14 小时
客户评论 (2)
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Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
课程 - Introduction to the use of neural networks
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day