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        紐約大學(xué):《深度學(xué)習(xí)》2021年課程全部在線可看!含中文課件

        共 2346字,需瀏覽 5分鐘

         ·

        2021-11-19 16:14

        ↓↓↓點(diǎn)擊關(guān)注,回復(fù)資料,10個(gè)G的驚喜


        文章編輯?機(jī)器學(xué)習(xí)與推薦算法


        Yann LeCun在紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心(CDS)主講的《深度學(xué)習(xí)》
        2021年春季課程現(xiàn)已全部在線可看!


        該課程自2021年春季開始由Yann LeCun與Alfredo Canziani等共同執(zhí)教。




        CDS發(fā)布了Yann LeCun的深度學(xué)習(xí)(DS-GA 1008)課程的所有材料,包括帶英文字幕教學(xué)視頻、書面講義、課件以及帶有PyTorch實(shí)現(xiàn)的可執(zhí)行Jupyter Notebooks。


        課程關(guān)注深度學(xué)習(xí)和表示學(xué)習(xí)的最新技術(shù),
        重點(diǎn)關(guān)注有監(jiān)督和無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)、嵌入方法、度量學(xué)習(xí)、
        卷積和循環(huán)網(wǎng),以及在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言理解和語音識(shí)別方面的應(yīng)用。
        前提條件包括:DS-GA 1001數(shù)據(jù)科學(xué)入門或研究生水平的機(jī)器學(xué)習(xí)課程。

        地址:https://cds.nyu.edu/deep-learning/


        資源
        • YouTube視頻:https://www.youtube.com/watch?v=mTtDfKgLm54

        • 官方中文版講義:https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/zh/

        • 課件:https://github.com/Atcold/NYU-DLSP21

        • GitHub:hhttps://atcold.github.io/NYU-DLSP21/

        • Reddit論壇:https://www.reddit.com/r/NYU_DeepLearning/



        授課老師:



        目錄內(nèi)容:

        Theme 1: Introduction

        • History and resources??????

        • Gradient descent and the backpropagation algorithm??????

        • Neural nets inference??????

        • Modules and architectures???

        • Neural nets training???????????

        • Homework 1: backprop

        Theme 2: Parameters sharing

        • Recurrent and convolutional nets?????????

        • ConvNets in practice?????????

        • Natural signals properties and the convolution?????????

        • Recurrent neural networks, vanilla and gated (LSTM)???????????

        • Homework 2: RNN & CNN

        Theme 3: Energy based models, foundations

        • Energy based models (I)??????

        • Inference for LV-EBMs??????

        • What are EBMs good for????

        • Energy based models (II)?????????

        • Training LV-EBMs??????

        • Homework 3: structured prediction

        Theme 4: Energy based models, advanced

        • Energy based models (III)??????

        • Unsup learning and autoencoders??????

        • Energy based models (VI)??????

        • From LV-EBM to target prop to (any) autoencoder??????

        • Energy based models (V)??????

        • AEs with PyTorch and GANs???????????

        Theme 5: Associative memories

        • Energy based models (V)??????

        • Attention & transformer?????????

        Theme 6: Graphs

        • Graph transformer nets?[A][B]??????

        • Graph convolutional nets (I) [from last year]??????

        • Graph convolutional nets (II)?????????

        Theme 7: Control

        1. Planning and control??????

        2. The Truck Backer-Upper?????????

        3. Prediction and Planning Under Uncertainty??????

        Theme 8: Optimisation

        • Optimisation (I) [from last year]??????

        • Optimisation (II)?????????

        Miscellaneous

        • SSL for vision?[A][B]??????

        • Low resource machine translation?[A][B]??????

        • Lagrangian backprop, final project, and Q&A?????????



        深度學(xué)習(xí)概要


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