深度学习花书训练营第2期全2019,IT资源网
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│deeplearningbook-chinese-master.zip
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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
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├─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
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├─15 第五周：深度模型中的优化
│ 第五周：深度模型中的优化.mp4
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├─16 第五周：本周学习任务简单总结
│ 总结.docx
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├─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
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├─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
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├─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
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├─24 第八周：lstm
│ lstm.mp4
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├─25 第八周：gru
│ gru.mp4
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├─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
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