资源名称:深度之眼-《深度学习》 花书训练营 第二期
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目录结构
└── 📁 深度之眼-《深度学习》 花书训练营 第二期
├── 📁 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
│ └── 📄 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
└── 📁 课件PPT
├── 📄 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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