深度学习花书训练营第二期完结2019年9月29日结课《深度学习》花书训练营（完结）
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深度学习花书训练营【第二期】完结2019年9月29日结课├─00【学前准备】开营仪式.认识群内的小伙伴│ 深度输出活动.docx│ 看开营仪式.了解学习模式.docx├─01 第一周线忄生代数│ 伪逆矩阵最小二乘.mp4│ 矩阵对角化以及svd分解.mp4│ 资料下载.doc├─02 第一周：概率与信息伦.数值计算│ 无约束最优化.mp4│ 有约束最优化.mp4│ 极大似然估计.mp4├─03 第一周：本周学习任务简单总结│ 03 第一周：本周学习任务简单总结.doc├─04 第二周 机器学习算法基本概念│ 估计、偏差和方差.mp4│ 机器学习算法基本概念.doc│ 机器学习算法基本概念.mp4│ 过拟合欠拟合超参数验证集.mp4├─05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归│ 贝叶斯统计.mp4│ 逻辑回归.mp4├─06 第二周：本周学习任务简单总结│ 第二周：本周学习任务简单总结.docx├─07 第三周：lda与svm算法├─08 第三周：随机梯度下降│ 决策树.mp4├─09 第三周：本周学习任务简单总结│ 08 第三周：本周学习任务简单总结.doc├─10 第四周：前馈神经网络损失函数│ 前馈神经网络结构表达能力.mp4│ 激活函数损失函数.mp4├─11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、│ 前向后向算法、.mp4├─12 第四周：直播答疑日│ 第四周：直播答疑日.mp4├─13 第四周：本周学习任务简单总结│ 第四周：本周学习任务简单总结.docx├─14 第五周：范数惩罚正则化│ 数据增强bagging dropout.mp4│ 范数惩罚正则化.mp4├─15 第五周：深度模型中的优化│ 第五周：深度模型中的优化.mp4├─16 第五周：本周学习任务简单总结│ 总结.docx├─17 第五周：直播答疑│ 直播答疑.mp4├─18 第六周：卷积神经网络基础│ cnn前向后向.mp4│ 局部感知权值共享.mp4├─19 第六周：卷积函数变体├─20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日│ 第六周：本周学习任务简单总结.docx│ 答疑.mp4├─21 第七周：rnn概念&前向传播│ rnn概念&前向传播.mp4├─22 第七周：rnn反向传播与并行计算│ rnn反向传播与并行计算.mp4├─23 第七周：本周学习任务简单总结│ 第七周：本周学习任务简单总结.docx├─24 第八周：lstm├─25 第八周：gru├─26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日│ 任务总结.docx│ 直播答疑.mp4├─27 第九周：推理加速、训练加速│ 推理加速.mp4│ 训练加速.mp4├─28 第九周：自适应和gan│ 28 第九周：自适应和gan.mp4├─29 第九周：本周学习任务简单总结│ 第九周：本周学习任务简单总结.docx└─花书第二期视频课ppt（完结）第一周：数学基础(修正版）.pdf第二周和第三周：机器学习基础.pdf第四周：深度前馈网络.pdf第五周深度模型的优化.pdf第五周：深度学习中的正则化.pdf第六周：第九章卷积网络2.0.pdf第七、八周：第十章循环神经网络.pdf第九周：实际工作中的一些高级技术2.0.pdf
