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目录:/083 《深度学习》花S训练营【第二期】(完结), ^' H2 }+ o/ \* H1 _! J7 s2 i
┣━━00【学前准备】开营仪式,认识群内的小伙伴
( R, C) ~# C+ N' A; } ┣━━01 第一周线性代数7 u' b: _! }. d/ b( S) f& z+ t
┣━━02 第一周:概率与信息伦,数值计算
0 K! m% V/ w+ W ┣━━03 第一周:本周学习任务简单总结
. I n7 s$ |) n( r0 o! d ┣━━04 第二周 机器学习算法基本概念7 V. k" r( N' F% |2 Q8 ?
┣━━05 第二周:逻辑回归&贝叶斯统计
% l; g/ U4 { U8 g7 x% a6 t8 C ┣━━06 第二周:本周学习任务简单总结
- R @4 I! N4 Y% @& p3 W& _3 z ┣━━07 第二周 svm & lda
i# k) \8 M* A; W9 h, Q- T9 @; k K ┣━━08 第三周:随机梯度下降
2 K6 a; K: B; Y+ e9 n ┣━━09 第三周:本周学习任务简单总结
4 E+ z" X# @* B4 Y7 ]( ~: t% \ ┣━━10 第四周:前馈神经网络损失函数; B7 s% M5 y3 F! h; r, g
┣━━11 第四周:前馈神经网络架构设计 反向传播、
. q' t( I4 a- ^3 T ┣━━12 第四周:直播答疑日+ o3 I* }4 B( M" @
┣━━13 第四周:本周学习任务简单总结
: k. R$ F) f& b; r5 _6 d# m& d ┣━━14 第五周:范数惩罚正则化
, d8 k! }) d6 a3 W ┣━━15 第五周:深度模型中的优化/ r: V1 L m2 a7 I$ b% c3 f, U3 {
┣━━16 第五周 本周学习任务简单总结
8 J8 s \* d% _( `" _ ┣━━17 第五周:直播答疑
) z7 }, {: e5 K0 n* h ┣━━18 第六周:卷积神经网络基础# c! I7 ?0 v3 N# D+ x X
┣━━19 第六周:卷积函数变体
/ p8 l$ s: t( r6 T/ b* B+ K ┣━━20 第六周:本周任务简单总结+直播答疑日0 `! g+ C1 y" O6 t' j+ R
┣━━21 第七周:RNN概念&前向传播
. W$ ~" D4 k: V* V8 ? ┣━━22 第七周:RNN反向传播与并行计算+ t7 ], _3 e! q' t+ V% R
┣━━23 第七周:本周学习任务简单总结5 V. a- ?6 n/ ~- Q' [
┣━━24 第八周lstm' J6 q& R/ [- i, Y( p: f
┣━━25 第八周gru& S8 h- g$ ^4 u! e9 Y7 H! U1 X: |
┣━━26 第八周:本周任务简单总结+直播答疑日
2 m6 k, G9 U6 q1 `7 V ┣━━27 第九周:推理加速、训练加速
( x& R3 y# s/ { ┣━━28 第九周:自适应和gan
^* W. D$ t) k" ?+ D# A5 Y7 O ┗━━29 第九周:本周学习任务简单总结% p2 ^4 p9 n" B: O: o& O! @4 M
* @# _+ c! w2 f( D
: @' y8 I/ ?0 X
+ b; O( S$ x# V* g) M1 m* _4 F
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- ?) O. F4 w1 H) A& w; A; [! t |
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