资源简介
有一个懂二次元的教授真不容易。
2019 版《机器学习》课程目录,括号内为新增内容:
回归、梯度下降
分类、逻辑回归,错分类的原因
深度学习,反向传播(异常检测)
卷积神经网络、Keras(对抗样本攻击)
训练深度学习模型(可解释 AI)
循环神经网络(Order LSTM)
Ensemble
半监督学习、迁移学习(终身学习)
(元学习)
seq2seq(Transformer)
(Few/Zero shot learning)
无监督学习(BERT)
强化学习(更细化)
(网络压缩)
生成对抗网络(GLOW)
(无监督域适应)
为什么要使用深度学习(深度
代码片段和文件信息
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