清华大学深度学习课件

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课程主要内容简介1.1_深度学习的基本概念
1.2_深度学习的发展历程
1.3_深度学习的应用
10.1-生成式模型
10.2_受限玻尔兹曼机
10.3_深度信念网络
10.4 生成对抗网络
2.1_数学基础回顾
2.2_机器学习基础回顾
3.1_logistic回归
3.2_softmax回归
4.1_多层感知机_前言
4.2_前向计算
4.5_深度学习模型的训练技巧l
5.4_典型的卷积神经网络
6.2处理过拟合
7.1_图像分类
7.2_物体检测
7.3_图像分割
7.4_图像风格转换
8.1_动态系统
8.2_RNNs
8.3_门控RNNs
8.4_语音识别应用
9.2_词表示
9.4神经网络进行机器翻译



第二章.pdf            1.6 MB
第九章.pdf            2.3 MB
第六章.pdf            1.7 MB
第七章.pdf            7.5 MB
第三章.pdf            2.5 MB
第十章.pdf            6.6 MB
第四章.pdf            1.4 MB
第一章.pdf            2.7 MB


缺第5、8章课件


深度学习.zip (24.94 MB, 需要: RMB 19 元)

2025-8-27 15:47:11 上传

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关键词：清华大学 学习课件 深度学习 logistic回归 logistic