《深度学习》花书训练营【第二期】（完结）【209】【5.4GB】

发布时间：2025-02-28

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资源介绍

《深度学习》花书训练营【第二期】（完结）是一套全面的深度学习课程，内容涵盖了从数学基础到深度学习的高级技术。课程包括视频讲解、PPT资料、学习任务总结和直播答疑，适合希望系统学习深度学习理论的学员。从线性代数、概率与信息论开始，逐步深入讲解了机器学习的基本概念、优化算法、神经网络结构，以及RNN、LSTM、GRU等循环神经网络和卷积神经网络的内容。此外，还涉及了GAN、自适应学习等前沿技术。所有资源均存储在阿里云盘，方便学员随时下载与学习。

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《深度学习》花书训练营【第二期】（完结）【209】【5.4GB】684.20 MB

花书第二期视频课PPT（完结）24.80 MB

第四周：深度前馈网络.pdf2.88 MB

第六周：第九章卷积网络2.0.pdf3.08 MB

第五周：深度学习中的正则化.pdf2.97 MB

第五周深度模型的优化.pdf5.16 MB

第二周和第三周：机器学习基础.pdf4.58 MB

第九周：实际工作中的一些高级技术2.0.pdf1.52 MB

第七、八周：第十章循环神经网络.pdf3.05 MB

第一周：数学基础(修正版）.pdf1.56 MB

29 第九周：本周学习任务简单总结13.39 KB

第九周：本周学习任务简单总结.docx13.39 KB

28 第九周：自适应和gan38.72 MB

28 第九周：自适应和gan.mp438.72 MB

27 第九周：推理加速、训练加速203.21 MB

训练加速.mp446.82 MB

推理加速.mp4156.39 MB

26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日84.22 MB

直播答疑.mp484.03 MB

任务总结.docx195.90 KB

25 第八周：gru75.39 MB

gru.mp475.39 MB

24 第八周：lstm92.52 MB

lstm.mp492.52 MB

23 第七周：本周学习任务简单总结15.09 KB

第七周：本周学习任务简单总结.docx15.09 KB

22 第七周：RNN反向传播与并行计算68.88 MB

RNN反向传播与并行计算.mp468.88 MB

2 第七周：RNN概念&前向传播96.43 MB

RNN概念&前向传播.mp496.43 MB

20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日

9 第六周：卷积函数变体

8 第六周：卷积神经网络基础

7 第五周：直播答疑

6 第五周：本周学习任务简单总结

5 第五周：深度模型中的优化

4 第五周：范数惩罚正则化

3 第四周：本周学习任务简单总结

2 第四周：直播答疑日

第四周：前馈神经网络架构设计反向传播、

0 第四周：前馈神经网络损失函数

09 第三周：本周学习任务简单总结

08 第三周：随机梯度下降

07 第三周：LDA与SVM算法

06 第二周：本周学习任务简单总结

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