资源详情
深度学习花书训练营【第二期】完结2019年9月29日结课 ├─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 第一周线忄生代数 │ 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 ├─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 ├─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 ├─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 ├─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 ├─25 第八周：gru ├─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
下载地址
链接:https://pan.baidu.com/s/1yIXu68MYuFu_wqYW8gp-Lw 密码：1k88 解压密码：itjc8.com^DzMNBkzz^8nyDAmT