2023理解深度学习3傅里叶分析介绍
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2023理解深度学习7相图分析
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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
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2023理解深度学习4频率原则
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2023理解深度学习8线性区域的分析及隐式正则化
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2023理解深度学习9凝聚现象及初始凝聚机制
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2023理解深度学习6频率原则实验上机
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微局部分析-第十一节：拟微分算子（下集：磨光算子和椭圆算子）
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神经网络的简单偏好--第一届中国机器学习与科学应用大会报告
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最优化11无约束优化
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深度学习：大网络怎么像小网络却又比小网络好？Embedding Principle
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最优化16：共轭梯度，拟牛顿，总结
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细节：Attention is all your need-transformer
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2023理解深度学习1-介绍
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最优化13内点法
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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）
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微局部分析-第十节：拟微分算子（中集：拟微分算子的复合/Kohn-Nirenberg定理）
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随机梯度的隐式正则化（数学推导）
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最优化9：SVM, Norm, SVD
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简读《千脑智能》
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热力学3：相变和化学反应
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理解神经网络的训练过程
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研究生课程：最优化方法6 : Duality
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研究生课程：最优化方法4 : 凸优化问题第一部分
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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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统计计算与机器学习5: 循环神经网络RNN
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热力学2：热力学定律
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机器学习13：宽神经网络的解
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统计计算与机器学习9：Bayes, entropy, decision tree
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2022科学智能峰会--AI for Combustion
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频率原则-理解神经网络2-天元西南中心短期课
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最优化12等式约束最小化
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2023理解深度学习5频率原则的理解与应用
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2023理解深度学习2-人工神经科学 Artificial Neural Science
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机器学习16: Complexity and generalization
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用大语言模型Claude3写网页
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2023理解深度学习12Dropout的隐式正则化
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机器学习15：Linear F-Principle Model
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2023理解深度学习11乐观估计
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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