从DL到Hinton到GANs再到PyTorch，这里全都有了！| 国庆特辑巨无霸 · 最终回

Posted 2021-05-02 AI开发者

今天是国庆节最后一天，明天就要正式开始工作了。

今天奉上国庆特辑巨无霸！

在这一天，社长决定给国庆期间推过的合辑再做一次汇总，只需收藏这一篇文章，即可存下之前的所有内容。

大家可以把本文收藏下来，这样方便回过头来向各个章节跳转。

 

1. 第一章：前言

2. 第二章：线性代数

3. 第三章：概率和信息论

4. 第四章：数值计算

5. 第五章：机器学习基础

6. 第六章：前馈神经网络

7. 第七章：深度网络的正则化

  

1.1 为什么要学习机器学习？

1.2 神经网络机制中的脑科学原理

1.3 简单的神经元模型

1.4 ANN 的 MNIST 学习范例

1.5 机器学习算法的三大类

2.1 神经网络架构介绍

2.2 神经网络架构介绍

2.3 感知器的几何空间解析

2.4 感知器的原理透析

2.5 感知器的局限性

Lecture 3 线性 / 逻辑神经网络和反向传播

Lecture 4 学习特征向量

Lecture 5 用神经网络进行物体识别

Lecure 6 模型优化：如何加快学习！

Lecure 7 循环神经网络 RNN（一）

Lecure 8 循环神经网络 RNN（二）

Lecure 9 提高网络模型的泛化能力

Lecure 10 结合多重神经网络提高泛化能力

Lecure 11 Hopfield 网络和玻尔兹曼机

Lecure 12 限制玻尔兹曼机

Lecure 13 深度置信网络

Lecure 14 生成预训练的深度神经网络

Lecure 15 神经网络的模型分层结构

Lecure 16  深度神经网络的应用

  

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