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【深度学习基础】哈尔滨工业大学

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2020-01-06 12:31:27
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https://www.icourse163.org/course/HIT-1206320802
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视频选集
（11/35）
[1.1.1]--深度学习的引出
17:22
[1.2.1]--数据集及其拆分
13:59
[1.3.1]--分类及其性能度量
14:30
[1.4.1]--回归问题及其性能评价
11:51
[1.5.1]--一致性的评价方法
09:59
[1.6.1]--使用Sklearn进行精确率-召回率曲线的绘制
09:50
[2.1.1]--特征工程
10:14
[2.2.1]--向量空间模型及文本相似度计算
11:27
[2.3.1]--特征处理(特征缩放、选择及降维)
18:24
[2.4.1]--程序示例：（使用sklearn）基于词频的文档向量化
05:50
[2.5.1]--使用sklearn进行量纲的缩放
04:47
[3.1.1]--线性回归模型及其求解方法
12:03
[3.2.1]--多元回归与多项式回归
11:21
[3.3.1]--损失函数的正则化
10:57
[3.4.1]--逻辑回归
08:02
[3.5.1]--使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较
08:31
[4.1.1]--信息熵
12:21
[4.2.1]--反向传播中的梯度
09:30
[4.3.1]--感知机
11:23
[4.4.1]--程序示例：正向传播和反向传播
05:34
[4.5.1]--程序讲解：信息熵和互信息的计算程序示例
05:39
[5.1.1]--循环神经网络
10:49
[5.2.1]--长短时记忆网络
13:10
[5.3.1]--双向循环神经网络和注意力机制
05:48
[5.4.1]--程序示例：循环神经网络的应用示例
22:22
[6.1.1]--卷积与卷积神经网络
13:50
[6.2.1]--LeNet-5模型分析
13:41
[6.3.1]--程序示例：卷积神经网络
21:42
[7.1.1]--情感分析及传统求解方法
11:21
[7.2.1]--词向量
05:44
[7.3.1]--递归神经网络及其变体
16:02
[8.1.1]--自动编码器
10:28
[8.2.1]--变分自动编码器
12:04
[8.3.1]--生成对抗网络
14:03
[8.4.1]--程序讲解：自动编码器程序示例
23:01

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