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  • 03深度学习的数学基础

    玻尔兹曼机的理论和实际意义

    image-20201024215555600

    自编码器

    正则自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、变分自编码器

    03 - 深度学习的数学基础[00-17-17][20201024-22230449]

    数学基础

    概率论、线性代数、最优化、信息论

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    概率是基础，支持向量机涉及很多数学基础，梯度下降是神经网络的共同基础

    机器学习三要素：

    03 - 深度学习的数学基础[00-43-19][20201024-235055446] 03 - 深度学习的数学基础[00-48-47][20201025-141634831] 03 - 深度学习的数学基础[01-10-51][20201025-14410403]

    机器学习目的获得小的泛化误差

    1.训练误差小 2.训练误差与泛化误差足够接近

    策略设计：

    奥卡姆剃刀原理

    如无必要，勿增实体 —— 简单有效原理

    欠拟合vs过拟合

    03 - 深度学习的数学基础[01-24-05][20201025-152804317] 03 - 深度学习的数学基础[01-36-56][20201025-154245735]

    Beyond深度学习

    因果推断

    相关性vs因果性

    03 - 深度学习的数学基础[01-42-16][20201025-160938203]

    群体智能

    验证码：师夷长技以制夷

    图像标注游戏

    图像分割游戏
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