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作者简介:

李宏毅是台湾大学教授,主要研究领域为机器学习(特别是深度学习)、口语语义理解和语音识别。2017年,其录制的深度学习课程深受大家的追捧。李宏毅的课程,内容丰富,理论公式推导详细。尤其配套的ppt,生动形象,毫不夸张的说,它是我见过的深度学习最系统的课程了。

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课程内容:

前期主讲:深度学习的基本框架、模型,包括DNN、RNN/LSTM等,期间还穿插theano的模型实现(当然现在比较流行的是TensorFlow了)。

中期主讲解:结构化学习的基本框架和数学推导,包括结构化SVM、概率图模型、马尔科夫网络等。

后期主讲:深度学习在NLP和图像上的各种延伸应用,以及深度强化学习、无监督学习的基本方法,还有当时的新模型如Attention Model等。

课程ppt:

李老师的ppt,特别生动,每个神经网络模型都绘制的很精确,就是看ppt也很容易理解网络结构,这里给出部分ppt中讲解全链接神经网络的图片:

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资料获取:

李老师的深度学习课程,在b站和youtub上都有,其中b站上比较详细,有中文字幕。大家直接在上面搜索“李宏毅 深度学习”,就可以找到。