深度学习花书训练营【第二期】完结2019年9月29日结课【新】

admin

目录
├─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
│      
├─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
│      
├─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
│      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.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
│      
└─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.pdf9
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孙园龙

感谢前辈。。

qq1567

感谢前辈

sy7527951

看起来不错的