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《深度学习》花书训练营【第二期】,视频教程下载

木马童年 2020-4-11 10:25 1044 0

课程介绍:设计了梯度式的教学计划,以理论+实战为主,包含三个部分,第1部分学习基本的数学工具和机器学习的概念,作为深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解“花书”中涉及现今已成熟的深度学习方法和技术; ...

2020-04-11_102434.png

课程介绍:

设计了梯度式的教学计划,以理论+实战为主,包含三个部分,第1部分学习基本的数学工具和机器学习的概念,作为深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解“花书”中涉及现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分带打全球顶级Kaggle比赛,增强实战能力和对书本的理解。   

课程目录:

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

机器学习 深度学习
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