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【No749】《深度学习》花书训练营【第二期】（完结）【2019】
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|-- 29 第九周：本周学习任务简单总结.zip
|-- 20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日.zip
|-- 15 第五周：深度模型中的优化.zip
|-- 10 第四周：前馈神经网络损失函数.zip
|-- 01 第一周线性代数.zip
|-- 花书第二期视频课PPT（完结）
  |-- 第一周：数学基础(修正版）.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
  |-- 第四周：深度前馈网络.pdf
  |-- 第七、八周：第十章循环神经网络.pdf
  |-- 第六周：第九章卷积网络2.0.pdf
  |-- 第九周：实际工作中的一些高级技术2.0.pdf
  |-- 第二周和第三周：机器学习基础.pdf
|-- 28 第九周：自适应和gan
  |-- 28 第九周：自适应和gan.mp4
|-- 27 第九周：推理加速、训练加速
  |-- 训练加速.mp4
  |-- 推理加速.mp4
|-- 26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日
  |-- 直播答疑.mp4
  |-- 任务总结.docx
|-- 25 第八周：gru
  |-- gru.mp4
|-- 24 第八周：lstm
  |-- lstm.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
|-- 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
|-- 21 第七周：RNN概念&前向传播
  |-- RNN概念&前向传播.mp4
|-- 19 第六周：卷积函数变体
  |-- vggnet googlenet.mp4
  |-- lenet alexnet.mp4
|-- 18 第六周：卷积神经网络基础
  |-- 局部感知权值共享.mp4
  |-- cnn前向后向.mp4
|-- 17 第五周：直播答疑
  |-- 直播答疑.mp4
|-- 16 第五周：本周学习任务简单总结
  |-- 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
|-- 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
|-- 12 第四周：直播答疑日
  |-- 第四周：直播答疑日.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
|-- 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
|-- 08 第三周：随机梯度下降
  |-- 决策树.mp4
|-- 07 第三周：LDA与SVM算法
  |-- SVM.mp4
  |-- LDA.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
|-- 05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归
  |-- 逻辑回归.mp4
  |-- 贝叶斯统计.mp4
|-- 04 第二周 机器学习算法基本概念
  |-- 机器学习算法基本概念.mp4
  |-- 机器学习算法基本概念.doc
  |-- 过拟合欠拟合超参数验证集.mp4
  |-- 估计、偏差和方差.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
|-- 02 第一周：概率与信息伦，数值计算
  |-- 有约束最优化.mp4
  |-- 无约束最优化.mp4
  |-- 极大似然估计.mp4
|-- 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