【V761】2019年最新《深度学习》花书训练营【第二期】(推荐)

视频教程大纲

2019年最新《深度学习》花书训练营【第二期】以视频教学方式重点讲解了机器学习算法基本概念,贝叶斯统计与逻辑回归,LDA与SVM算法,随机梯度下降,前馈神经网络架构设计 反向传播,前馈神经网络损失函数等相关知识。

 

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.docx01 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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