内容详情:【第20章 深度学习优化方法】 4.相关策略.mp4 3.神经网络的优化算法.mp4 2.神经网络优化的挑战.mp4 1.深度学习的优化问题.mp4 【第19章 深度学习正则化方法】 4.深度学习的正则化方法(二).mp4 3.深度学习的正则化方法(一).mp4 2._计算图形式的反向传播算法.mp4 1._深度学习简介和架构设计.mp4 【第18章 神经网络和深度学习】 5.深度学习.mp4 4.玻尔兹曼机.mp4 3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二).mp4 2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一).mp4 1.神经网络的发展历程.mp4 【第17章 概率图模型的学习与推断】 开头.mp4 2.近似推断法:MCMC和变分推断.mp4 1.精确推断法:变量消去法和信念传播法.mp4 【第16章 条件随机场】 开头.mp4 5.条件随机场的预测算法.mp4 4.条件随机场的学习算法.mp4 3.条件随机场的计算问题.mp4 2.条件随机场的定义与形式.mp4 1.概率无向图模型.mp4 【第15章 隐马尔可夫模型】 开头(5).mp4 4预测算法.mp4 3._学习算法.mp4 2._概率计算算法.mp4 1._隐马尔科夫模型的基本概念.mp4 【第14章 计算学习理论】 开头(4).mp4 5._学习稳定性.mp4 4._VC维.mp4 3._有限假设空间.mp4 2._概率近似正确学习理论.mp4 1._计算学习理论的基础知识.mp4 【第13章 EM算法及混合高斯模型】 开头(3).mp4 5._EM算法的推广.mp4 4._EM算法在高斯混合模型学习中的应用.mp4 3._EM算法的收敛性.mp4 2._EM算法的引入.mp4 1._问题提出.mp4 【第12章 提升方法】 4._Adaboost的实现.mp4 3._Adaboost算法的解释.mp...等。
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