深度学习花书训练营【第二期】完结2019年9月29日结课【新】,IT资源网

admin · 发表于 2022-5-29 08:14:12

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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
│
├─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
│
├─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
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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
│
├─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
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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
│
├─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
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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
│
├─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
│    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
│
├─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
│
├─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
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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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