탈취 노트
(박사 과정 학생들의 기타 메모 "기계 학습 핸드 푸시 노트") "딥 러닝"핸드 푸시 메모 ~ 계속 업데이트 된 마지막 업데이트 : 2019/07/11
로그 업데이트
- 2020/01/02 * - 딥 러닝 기호 업데이트
- 2020/01/20 * - 첫 번째 장을 업데이트했습니다.
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- 2020/02/16 * - 세 번째 장을 업데이트했습니다.
- 2020/02/25 * - 업데이트 4 장
- 2020/03/04 * - 업데이트 5 장
- 2020/04/01 * - 스캔 방법을 찾으십시오
- 2020/05/22 * - 사진을 성공적으로 업로드하십시오!
- 2020/05/22 * - 오픈 다운로드, 열기 스캔 PDF, 기사 끝의 저자의 프로필 참조
목차
1 부 기계 학습의 기본 사항
- 1 장 서문
- 2 장 선형 대수
- 3 장 확률 이론
- 4 장 수치 계산
- 5 장 머신 러닝의 기본
심층 신경망에 대한 2 부 핵심 지식
- 6 장 피드 포워드 신경망
- 7 장 정규화 방법
- 8 장 최적화 방법
- 9 장 컨볼 루션 신경망
- 10 장 재발 성 신경망
- 11 장 실제 경험
- 12 장 딥 러닝 응용 프로그램
파트 3 딥 러닝에 대한 프론티어 연구
- 13 장 선형 계수 모델
- 14 장 Autoencoder
- 15 장 : 연구를 나타냅니다
- 16 장 구조화 된 확률 모델
- 17 장 Monte Carlo Method
- 18 장 : 할당 함수
- 19 장. 대략적인 추론
- 20 장 모델 생성 모델
수학적 기호
1 장 소개
2 장 선형 대수
3 장 확률 이론
[Computer Vision Alliance] Kings, Sophia
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의사의 교환
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공책 : Wang BO 소개
985AI PhD, CSDN 블로그 전문가
직렬화 된 시리즈 "머신 러닝"수박 책 핸드 푸시 노트
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