2019年最新《深度学习》花书训练营【第二期】（完结）
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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