深度之眼-《深度学习》 花书训练营 第二期

 深度之眼-《深度学习》 花书训练营 第二期
   06 第二周：本周学习任务简单总结
   08 第三周：随机梯度下降
   28 第九周：自适应和gan
   14 第五周：范数惩罚正则化
   20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日
   16 第五周：本周学习任务简单总结
   15 第五周：深度模型中的优化
   00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴
   26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日
   13 第四周：本周学习任务简单总结
   09 第三周：本周学习任务简单总结
   10 第四周：前馈神经网络损失函数
   17 第五周：直播答疑
   25 第八周：gru
   27 第九周：推理加速、训练加速
   03 第一周：本周学习任务简单总结
   18 第六周：卷积神经网络基础
   29 第九周：本周学习任务简单总结
   19 第六周：卷积函数变体
   05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归
   21 第七周：RNN概念&前向传播
   23 第七周：本周学习任务简单总结
   24 第八周：lstm
   11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、
   12 第四周：直播答疑日
   04 第二周 机器学习算法基本概念
   01 第一周线性代数
   02 第一周：概率与信息伦，数值计算
   07 第三周：LDA与SVM算法
   课件PPT
   22 第七周：RNN反向传播与并行计算
     第二周：本周学习任务简单总结.docx
     数据增强bagging dropout.mp4
     范数惩罚正则化.mp4
     决策树.mp4
     28 第九周：自适应和gan.mp4
     总结.docx
     第六周：本周学习任务简单总结.docx
     答疑.mp4
     第五周：深度模型中的优化.mp4
     看开营仪式，了解学习模式.docx
     深度输出活动.docx
     前馈神经网络结构表达能力.mp4
     激活函数损失函数.mp4
     第四周：本周学习任务简单总结.docx
     直播答疑.mp4
     任务总结.docx
     08 第三周：本周学习任务简单总结.doc
     直播答疑.mp4
     gru.mp4
     03 第一周：本周学习任务简单总结.doc
     训练加速.mp4
     推理加速.mp4
     第九周：本周学习任务简单总结.docx
     贝叶斯统计.mp4
     逻辑回归.mp4
     vggnet googlenet.mp4
     lenet alexnet.mp4
     局部感知权值共享.mp4
     cnn前向后向.mp4
     前向后向算法、.mp4
     RNN概念&前向传播.mp4
     第七周：本周学习任务简单总结.docx
     lstm.mp4
     无约束最优化.mp4
     极大似然估计.mp4
     有约束最优化.mp4
     第四周：直播答疑日.mp4
     矩阵对角化以及SVD分解.mp4
     资料下载.doc
     伪逆矩阵最小二乘.mp4
     PCA.mp4
     机器学习算法基本概念.doc
     估计、偏差和方差.mp4
     过拟合欠拟合超参数验证集.mp4
     机器学习算法基本概念.mp4
     RNN反向传播与并行计算.mp4
     SVM.mp4
     LDA.mp4
     第一周：数学基础(修正版）.pdf
     第五周深度模型的优化.pdf
     第四周：深度前馈网络.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
     第六周：第九章卷积网络2.0.pdf
     第五周：深度学习中的正则化.pdf
     第七、八周：第十章循环神经网络.pdf