数学学院本科课程:统计计算与机器学习1
研究生课程:最优化方法2:凸集
研究生课程:最优化方法3: 凸函数
研究生课程:最优化方法1 (可在B站主页找到本节课重录的视频)
《人工智能基础》第2周-AI数学基础
研究生课程:最优化方法7 : CVX, 逼近与拟合
《人工智能基础》第1周绪论
最优化方法1: 介绍 (2022重录)
Reinforcement Learning 强化学习
统计计算与机器学习5: 循环神经网络RNN
数学学院本科课程:统计计算与机器学习2: 傅里叶分析、深度学习简史和泛化的初步介绍
研究生课程:最优化方法4 : 凸优化问题第一部分
统计计算与机器学习6: 生成对抗网络GAN,残差网络Resnet,图卷积网络GCN
研究生课程:最优化方法6 : Duality
《人工智能基础》第7周-卷积网络
《人工智能基础》第8周-循环神经网络
数学学院本科课程:统计计算与机器学习3 Frequency Principle
最优化13内点法
细节:Attention is all your need-transformer
神经网络参数在初始训练的凝聚机制