《深度学习》花书训练营【第二期】【5.08GB】 概率与信息伦，数值计算 /线性代数

资源介绍

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《深度学习》花书训练营是专为深度学习领域的研究者和实践者设计的全面而深入的学习项目。第二期的内容聚焦于概率与信息论、数值计算以及线性代数等核心基础知识。通过这个项目，你将有机会提升你的理论理解和实践技能，为深度学习的进一步研究和应用打下坚实的基础。

项目内容与结构

概率与信息论：

概率模型与随机变量

条件概率与独立性

贝叶斯定理与最大熵原理

信息论基础与熵函数

条件熵与联合熵

通信信道容量与数据压缩

数值计算：

误差分析与精度问题

矩阵运算与线性方程组求解

特征值与特征向量的计算

数值微积分与最优化方法

插值法与拟合曲线

线性代数：

向量空间与线性变换

矩阵代数基础

行列式与逆矩阵

特征值与特征向量

正交矩阵与最小二乘法

矩阵分解与应用

项目优势与特点

系统讲解：本项目的目的是为你提供一个全面而系统的概率与信息论、数值计算以及线性代数的学习路径。

深度实践：通过大量的实例和练习题，你将有机会在实践中深入理解和应用这些理论知识。

及时反馈：项目中提供的答案和反馈将帮助你及时了解自己的学习进度和理解程度。

社区支持：参与本项目的你将成为深度学习社区的一部分，可以与同行交流、分享和学习。

灵活学习：无论你是初学者还是有一定基础的研究者，都可以根据自己的实际情况选择合适的学习路径。

资源丰富：除了提供的教程和练习题，还附带了大量的参考书籍和在线资源供你学习和探索。

专业指导：有经验丰富的导师和专家为你提供指导和帮助，确保你在学习过程中少走弯路。

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部分文件目录：

花书第二期视频课PPT(完结)
29第九周:本周学习任务简单总结
28 第九周:自适应和gan
27 第九周:推理加速、训练加速
26第八周:本周任务简单总结+直播答疑日
25 第八周: gru
24第八周: Istm
23第七周:本周学习任务简单总结
22 第七周: RNN反向传播与并行计算
21第七周: RNN概念&前向传播
20第六周:本周任务简单总结+直播答疑日
19 第六周:卷积函数变体
18 第六周:卷积神经网络基础
17 第五周: 直播答疑
16第五周:本周学习任务简单总结
15第五周:深度模型中的优化
14 第五周:范数惩罚正则化
13 第四周:本周学习任务简单总结
12 第四周: 直播答疑日
11 第四周:前馈神经网络架构设计 反向传播
10第四周:前馈神经网络损失函数
09 第三周:本周学习任务简单总结
08 第三周:随机梯度下降
07第三周:LDA与SVM算法
06第二周:本周学习任务简单总结
05第二周贝叶斯统计与逻辑回归
04第二周机器学习算法基本概念
03第一周:本周学习任务简单总结
02第一周:概率与信息伦，数值计算
01 第一周线性代数
00[学前准备]开营仪式，认识群内的小伙伴

标签: 【第二期】【5.08GB】 《深度学习》花书训练营

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