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2023理解深度学习3傅里叶分析介绍
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最优化方法1: 介绍 （2022重录）
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【傅里叶分析第一讲】背景介绍以及傅里叶分析的主线——讲给大一新生的一门分析学讨论班
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傅里叶分析 第21讲
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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
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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1-介绍
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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4频率原则
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【傅里叶分析第二讲】波动方程的导出与求解
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2023理解深度学习7相图分析
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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10嵌入原则
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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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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6频率原则实验上机
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用频率视角理解深度学习解微分方程
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2023理解深度学习12Dropout的隐式正则化
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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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Reinforcement Learning 强化学习
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2023理解深度学习11乐观估计
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细节：Attention is all your need-transformer
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理解神经网络的训练过程
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数学学院本科课程：统计计算与机器学习1
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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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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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简读《千脑智能》
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研究生课程：最优化方法2：凸集
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数学证明：投票无法实现民主
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最优化8：统计估计
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最优化11无约束优化
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最优化14次梯度
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最优化15-1ADMM
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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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研究生课程：最优化方法3: 凸函数
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Introduction-理解神经网络1-天元西南中心短期课
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最优化16：共轭梯度，拟牛顿，总结
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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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频率原则-理解神经网络2-天元西南中心短期课