         使用 MATLAB 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)課程培訓(xùn)

導(dǎo)入圖像和序列數(shù)據(jù)
使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類，回歸和目標(biāo)檢測
使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行序列分類和預(yù)測
修改常見的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解決自定義問題
修改訓(xùn)練選項(xiàng)來改善網(wǎng)絡(luò)效率
Day 1 of 2

使用遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類

目標(biāo)：課程概述，使用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行圖像分類，使用遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練自定義分類網(wǎng)絡(luò)。

預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
圖像數(shù)據(jù)存儲
遷移學(xué)習(xí)
網(wǎng)絡(luò)評估
解釋網(wǎng)絡(luò)行為

目標(biāo)：可視化通過網(wǎng)絡(luò)的圖像數(shù)據(jù)了解網(wǎng)絡(luò)如何運(yùn)算，將該技術(shù)應(yīng)用于不同種類的圖像。

激活
特征提取用于機(jī)器學(xué)習(xí)
創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)

目標(biāo)：從頭開始建立卷積網(wǎng)絡(luò)，理解網(wǎng)絡(luò)層次之間如何傳遞信息，以及不同層級如何工作。

從頭開始訓(xùn)練
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積層和過濾器
訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

目標(biāo)：理解訓(xùn)練算法如何工作，設(shè)置訓(xùn)練選項(xiàng)來檢測和控制訓(xùn)練。

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
訓(xùn)練過程繪圖
確認(rèn)

Day 2 of 2

改善網(wǎng)絡(luò)性能

目標(biāo)：選擇和修改訓(xùn)練算法選項(xiàng)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，或者訓(xùn)練數(shù)據(jù)來改善網(wǎng)絡(luò)效率。

訓(xùn)練選項(xiàng)
有向無環(huán)圖
增加數(shù)據(jù)存儲
執(zhí)行圖像回歸

目標(biāo)：創(chuàng)建卷積網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測連續(xù)數(shù)據(jù)響應(yīng)。

回歸網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)
回歸網(wǎng)絡(luò)評估矩陣
圖像檢測目標(biāo)

目標(biāo)：訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)定位和標(biāo)明圖像中具體對象。

目標(biāo)檢測
序列數(shù)據(jù)分類

目標(biāo)：建立和訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有序序列數(shù)據(jù)分類，例如時(shí)間序列和傳感器數(shù)據(jù)。

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
序列分類
序列預(yù)處理
類別序列
生成輸出序列

目標(biāo)：使用遞歸網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建預(yù)測序列。

序列分類
序列預(yù)測