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上传时间: 2018-04-08
详细说明： • Chapter 1 : Introduction • Chapter 2 : Linear Algebra • Chapter 3 : Probability and Information Theory • Chapter 4 : Numerical Computation • Chapter 5 : Machine Learning Basics • Chapter 6 : Deep Feedforward Networks • Chapter 7 : Regularization for Deep Learning • Chapter 8 : Optimization for Training Deep Models • Chapter 9 : Convolutional Networks • Chapter 10 : Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets • Chapter 11 : Practical methodology • Chapter 12 : Applications • Chapter 13 : Linear Factor Models • Chapter 1 4 : Autoencoders • Chapter 15 : Representation Learning • Chapter 16 : Structured Probabilistic Models for Deep Learning • Chapter 17 : Monte Carlo Methods • Chapter 18 : Confronting the Partition Function • Chapter 19 : Approximate Inference • Chapter 20 : Deep Generative Models ...展开收缩
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