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2019《深度学习》hs训练营【第二期】视频教程
【课程大纲】
┣━━00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴
┣━━01第一周线忄生代数
┣━━02第一周：概率与信息伦，数值计算
┣━━03第一周：本周学习任务简单总结
┣━━04第二周机器学习算法基本概念
┣━━05第二周：逻辑回归&贝叶斯统计
┣━━06第二周：本周学习任务简单总结
┣━━07第二周svm&lda
┣━━08第三周：随机梯度下降
┣━━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
┣━━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
┣━━13第四周：本周学习任务简单总结
┣━━14第五周：范数惩罚正则化
┣━━15第五周：深度模型中的优化
┣━━16第五周本周学习任务简单总结
┣━━17第五周：直播答疑
┣━━18第六周：卷积神经网络基础
┣━━19第六周：卷积函数变体
┣━━20第六周：本周任务简单总结+直播答疑日
┣━━21第七周：RNN概念&前向传播
┣━━22第七周：RNN反向传播与并行计算
┣━━23第七周：本周学习任务简单总结
┣━━24第八周lstm
┣━━25第八周gru
┣━━26第八周：本周任务简单总结+直播答疑日
┣━━27第九周：推理加速、训练加速
┣━━28第九周：自适应和gan
┗━━29第九周：本周学习任务简单总结
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