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[人工智能] 2019年最新《深度学习》花书训练营【第二期】(完结)

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00【学前准备】开营仪式,认识群内的小伙伴
      深度输出活动.docx
      看开营仪式,了解学习模式.docx
01 第一周线性代数
      伪逆矩阵最小二乘.mp4
      矩阵对角化以及SVD分解.mp4
      资料下载.doc
02 第一周:概率与信息伦,数值计算
      无约束最优化.mp4
      有约束最优化.mp4
      极大似然估计.mp4
03 第一周:本周学习任务简单总结
      03 第一周:本周学习任务简单总结.doc
04 第二周 机器学习算法基本概念
      估计、偏差和方差.mp4
      机器学习算法基本概念.doc
      机器学习算法基本概念.mp4
      过拟合欠拟合超参数验证集.mp4
05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归
      贝叶斯统计.mp4
      逻辑回归.mp4
06 第二周:本周学习任务简单总结
      第二周:本周学习任务简单总结.docx
07 第三周:LDA与SVM算法
      LDA.mp4
      SVM.mp4
08 第三周:随机梯度下降
      决策树.mp4
09 第三周:本周学习任务简单总结
      08 第三周:本周学习任务简单总结.doc
10 第四周:前馈神经网络损失函数
      前馈神经网络结构表达能力.mp4
      激活函数损失函数.mp4
11 第四周:前馈神经网络架构设计 反向传播
      前向后向算法、.mp4
12 第四周:直播答疑日
      第四周:直播答疑日.mp4
13 第四周:本周学习任务简单总结
      第四周:本周学习任务简单总结.docx
14 第五周:范数惩罚正则化
      数据增强bagging dropout.mp4
      范数惩罚正则化.mp4
15 第五周:深度模型中的优化
      第五周:深度模型中的优化.mp4
16 第五周:本周学习任务简单总结
      总结.docx
17 第五周:直播答疑
      直播答疑.mp4
      $ d& C8 \3 l, c/ u2 g3 k# m
18 第六周:卷积神经网络基础
      cnn前向后向.mp4
      局部感知权值共享.mp4
19 第六周:卷积函数变体
      lenet alexnet.mp4
      vggnet Googlenet.mp4
20 第六周:本周任务简单总结+直播答疑日
      第六周:本周学习任务简单总结.docx
      答疑.mp4
21 第七周:RNN概念&前向传播
      RNN概念&前向传播.mp4
      " z$ t7 N+ |$ r1 U; F
22 第七周:RNN反向传播与并行计算
      RNN反向传播与并行计算.mp4
23 第七周:本周学习任务简单总结
      第七周:本周学习任务简单总结.docx
24 第八周:
      lstm.mp4
25 第八周:
      gru.mp4
26 第八周:本周任务简单总结+直播答疑日
      任务总结.docx
      直播答疑.mp4
27 第九周:推理加速、训练加速
      推理加速.mp4
      训练加速.mp4
28 第九周:自适应和gan
      28 第九周:自适应和gan.mp4
29 第九周:本周学习任务简单总结
      第九周:本周学习任务简单总结.docx
花书第二期视频课PPT(完结)
     第一周:数学基础(修正版).pdf
     第二周和第三周:机器学习基础.pdf
     第四周:深度前馈网络.pdf
     第五周深度模型的优化.pdf
     第五周:深度学习中的正则化.pdf
     第六周:第九章卷积网络2.0.pdf
     第七、八周:第十章循环神经网络.pdf
     第九周:实际工作中的一些高级技术2.0.pdf

   
   
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Posted: 2019-12-18 00:00:00 | 回复 TOP

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