作者簡介:
李宏毅是台灣大學教授,主要研究領域為機器學習(特别是深度學習)、口語語義理解和語音識别。2017年,其錄制的深度學習課程深受大家的追捧。李宏毅的課程,内容豐富,理論公式推導詳細。尤其配套的ppt,生動形象,毫不誇張的說,它是我見過的深度學習最系統的課程了。
課程内容:
前期主講:深度學習的基本框架、模型,包括DNN、RNN/LSTM等,期間還穿插theano的模型實現(當然現在比較流行的是TensorFlow了)。
中期主講解:結構化學習的基本框架和數學推導,包括結構化SVM、概率圖模型、馬爾科夫網絡等。
後期主講:深度學習在NLP和圖像上的各種延伸應用,以及深度強化學習、無監督學習的基本方法,還有當時的新模型如Attention Model等。
課程ppt:
李老師的ppt,特别生動,每個神經網絡模型都繪制的很精确,就是看ppt也很容易理解網絡結構,這裡給出部分ppt中講解全鍊接神經網絡的圖片:
資料獲取:
李老師的深度學習課程,在b站和youtub上都有,其中b站上比較詳細,有中文字幕。大家直接在上面搜索“李宏毅 深度學習”,就可以找到。
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