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（博士課程の学生からのその他のメモ「機械学習ハンドプッシュノート」）「ディープラーニング」ハンドプッシュノート〜継続的に更新された最新情報：2019/07/11
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目次
パート1機械学習の基本
- 第1章序文
- 第2章線形代数
- 第3章確率理論
- 第4章数値計算
- 第5章機械学習の基本
パート2深いニューラルネットワークのコア知識
- 第6章フィードフォワードニューラルネットワーク
- 第7章正規化方法
- 第8章最適化方法
- 第9章畳み込みニューラルネットワーク
- 第10章再発ニューラルネットワーク
- 第11章実務経験
- 第12章ディープラーニングアプリケーション
パート3ディープラーニングに関するフロンティア研究
- 第13章線形因子モデル
- 第14章自動エンコーダー
- 第15章：研究を示します
- 第16章構造的確率モデル
- 第17章モンテカルロ法
- 第18章：割り当て関数
- 第19章近似推論
- 第20章生成モデル
数学的記号
第1章はじめに
第2章線形代数
第3章確率理論
[コンピュータービジョンアライアンス]キングス、ソフィア
著者の他のハンドプッシュメモ「機械学習ハンドプッシュノート」
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医師の交換
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ノートブック：Wang Boはじめに
985ai PhD、CSDNブログの専門家
シリアル化されたシリーズ「機械学習」スイカの本ハンドプッシュノート
更新される記入済みのノート：「ディープラーニング - フアシュハンドプッシングノート」、「無人運転ノート」、「スラム14の講義」
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