深度学习花书训练营第二期(完结)-2019年9月29日新
〖课程介绍〗:
想用Python徒手实现算法,搞懂算法机理
想一起研读NLP领域经典和前沿论文
想挑战AI Challenger全球AI大赛
〖课程目录〗:
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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
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├─01 第一周线性代数
│ PCA.mp4
│ 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
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├─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
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├─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
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├─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
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├─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
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├─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
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├─07 第三周:LDA与SVM算法
│ LDA.mp4
│ SVM.mp4
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├─08 第三周:随机梯度下降
│ 决策树.mp4
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├─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
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├─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
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├─12 第四周:直播答疑日
│ 第四周:直播答疑日.mp4
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├─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
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├─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
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├─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
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├─19 第六周:卷积函数变体
│ lenet alexnet.mp4
│ vggnet googlenet.mp4
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├─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
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├─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
│ lstm.mp4
│
├─25 第八周:gru
│ 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
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├─27 第九周:推理加速、训练加速
│ 推理加速.mp4
│ 训练加速.mp4
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├─28 第九周:自适应和gan
│ 28 第九周:自适应和gan.mp4
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├─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
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└─花书第二期视频课PPT(完结)
第一周:数学基础(修正版).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
第二周和第三周:机器学习基础.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
第四周:深度前馈网络.pdf
〖视频截图〗:
〖百度网盘下载地址〗:
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