深度学习基础课：课程介绍

大家好~我开设了“深度学习基础班”的线上课程，带领同学从0开始学习全连接和卷积神经网络，进行数学推导，并且实现可以运行的Demo程序

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本文为第一节课：课程介绍的复盘文章

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目录

为什么要学习深度学习？

我主要关注在图形学中的应用，在“深度学习和图形学渲染的结合和应用” 中总结了深度学习在图形学中的部分应用。

具体来说应用包括下面几个方面：

  • 降噪

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如上图所示，左边为路径追踪生成的有噪点的场景图片，右边为经过深度学习降噪后的清晰图片

降噪主要使用深度学习中的卷积神经网络，这也是本课程会重点学习的
在最新的论文中，已经实现了10ms降噪，从而可以用在实时渲染的全局光照中了！

  • 神经渲染

具体说就是2D图片转成3D场景

比如谷歌之前发布的3D地图，就是使用了该技术。它先从多个角度拍摄街道，然后通过深度学习中的NeRF将其转换为可从任意视角观看的3D模型

  • 语义图像合成

深度学习通过GAN网络，可以将“我的世界”这种体素构成的3D场景，转换为三角面构成的3D场景，从而可以实现玩家在游戏中既可以像我的世界那样，通过操作体素的方式自定义世界，又可以切换到真实渲染模式（三角面组成的3D场景）查看渲染精美的3D场景

  • 辐照度缓存

在Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing论文中，提出了使用深度学习实现辐照度缓存，从而加快路径追踪的渲染速度

  • 高清分辨率的纹理

在NeuMIP: Multi-Resolution Neural Materials论文中，提出了使用深度学习实现高清分辨率的纹理

技术栈

  • Rescript
    Rescript以前叫Reasonml，它跟Typescript类似，都属于编译到Javascript的语言
    Rescript是从Ocaml而来，基于函数式编程范式，高度优化了编译后的Javascript，性能非常好，非常适合像深度学习这种处理数据的场景
    Rescript的学习资料为：
    官方文档

课程特色

  • 零基础上手学习
  • 从0开始
  • 进行数学推导
  • 实现可以运行的Demo程序

学员收益

  • 掌握深度学习的数学推导
  • 获得深度学习的实战经验
  • 了解深度学习在图形学中的应用

课程大纲

本课程从0开始，不使用任何框架，重点学习在“图像识别”、“降噪”领域的应用

课程内容包括：

  • 课程介绍
  • 实现“判断性别”Demo
  • 推导前向传播和梯度下降
  • 基于全连接层实现“识别手写数字”Demo
  • 基于卷积神经网络实现“判断性别”Demo
  • 基于卷积神经网络实现“识别手写数字”Demo
  • 实现优化算法
  • 实现LeNet

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posted @ 2022-08-20 11:18  杨元超  阅读(511)  评论(0)  编辑  收藏  举报