00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴
看开营仪式，了解学习模式.docx 14.72kb
深度输出活动.docx 56.89kb
01 第一周线性代数
PCA.mp4 42.45M
矩阵对角化以及SVD分解.mp4 90.32M
伪逆矩阵最小二乘.mp4 38.72M
资料下载.doc 31.50kb
02 第一周：概率与信息伦，数值计算
极大似然估计.mp4 24.49M
无约束最优化.mp4 86.58M
有约束最优化.mp4 42.72M
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 100.50kb
04 第二周 机器学习算法基本概念
估计、偏差和方差.mp4 23.01M
过拟合欠拟合超参数验证集.mp4 55.62M
机器学习算法基本概念.doc 51.50kb
机器学习算法基本概念.mp4 46.14M
05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归
贝叶斯统计.mp4 24.18M
逻辑回归.mp4 65.23M
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 13.44kb
07 第三周：LDA与SVM算法
LDA.mp4 82.50M
SVM.mp4 125.88M
08 第三周：随机梯度下降
决策树.mp4 80.40M
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 455.50kb
10 第四周：前馈神经网络损失函数
激活函数损失函数.mp4 114.76M
前馈神经网络结构表达能力.mp4 82.63M
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 95.55M
12 第四周：直播答疑日
第四周：直播答疑日.mp4 918.60M
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 14.67kb
14 第五周：范数惩罚正则化
范数惩罚正则化.mp4 92.40M
数据增强bagging dropout.mp4 110.71M
15 第五周：深度模型中的优化
第五周：深度模型中的优化.mp4 294.89M
16 第五周：本周学习任务简单总结
总结.docx 73.33kb
17 第五周：直播答疑
直播答疑.mp4 521.05M
18 第六周：卷积神经网络基础
cnn前向后向.mp4 124.14M
局部感知权值共享.mp4 143.35M
19 第六周：卷积函数变体
lenet alexnet.mp4 134.67M
vggnet googlenet.mp4 173.98M
20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日
答疑.mp4 776.48M
第六周：本周学习任务简单总结.docx 15.06kb
21 第七周：RNN概念&前向传播
RNN概念&前向传播.mp4 96.43M
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 68.88M
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 15.09kb
24 第八周：lstm
lstm.mp4 92.52M
25 第八周：gru
gru.mp4 75.39M
26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日
任务总结.docx 195.90kb
直播答疑.mp4 84.03M
27 第九周：推理加速、训练加速
推理加速.mp4 156.39M
训练加速.mp4 46.82M
28 第九周：自适应和gan
28 第九周：自适应和gan.mp4 38.72M
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 13.39kb
花书第二期视频课PPT（完结）
第二周和第三周：机器学习基础.pdf 4.58M
第九周：实际工作中的一些高级技术2.0.pdf 1.52M
第六周：第九章卷积网络2.0.pdf 3.08M
第七、八周：第十章循环神经网络.pdf 3.05M
第四周：深度前馈网络.pdf 2.88M
第五周：深度学习中的正则化.pdf 2.97M
第五周深度模型的优化.pdf 5.16M
第一周：数学基础(修正版）.pdf 1.56M
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