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最优化方法2: 凸集 (2022重录)
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这是我重录最优化方法第二课,手稿可以见我主页。本门课采用 Boyd and Vandenberghe的教材。相关的书本和slides可以参见:https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/ 。 作者的视频可以参见: https://www.bilibili.com/video/av32517559?from=search&seid=17843976752550912287
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最优化方法1: 介绍 (2022重录)
研究生课程:最优化方法4 : 凸优化问题第一部分
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)
最优化15-1ADMM
研究生课程:最优化方法6 : Duality
研究生课程:最优化方法2:凸集
研究生课程:最优化方法5 : 凸优化问题第二部分
研究生课程:最优化方法7 : CVX, 逼近与拟合
最优化8:统计估计
最优化11无约束优化
最优化14次梯度
第三组 路径规划算法(2024年)
最优化16:共轭梯度,拟牛顿,总结
最优化10-复杂度及线性代数补充
最优化13内点法
用深度学习解微分方程-理解神经网络4-天元西南中心短期课
最优化9:SVM, Norm, SVD
【最优控制 16-745 2024】卡耐基梅隆—中英字幕
2023理解深度学习3傅里叶分析介绍
最优化12等式约束最小化
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
绝区零1.4内容及优化(舅舅预测版)
随机梯度的隐式正则化(数学推导)
统计计算与机器学习10: 集成学习
2023理解深度学习9凝聚现象及初始凝聚机制
【LLVM编译器Passes CoffeeBeforeArch】
机器学习12: 无穷宽神经网络之DNN in NTK regime
统计计算与机器学习11: 降维与度量学习
相图分析、凝聚、嵌入原则-理解神经网络3-天元西南中心短期课
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统计计算与机器学习8:SVM 支持向量机
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