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最优化16:共轭梯度,拟牛顿,总结
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最优化方法1: 介绍 (2022重录)
最优化方法2: 凸集 (2022重录)
最优化15-1ADMM
随机梯度的隐式正则化(数学推导)
最优化13内点法
最优化8:统计估计
研究生课程:最优化方法4 : 凸优化问题第一部分
最优化10-复杂度及线性代数补充
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11无约束优化
研究生课程:最优化方法2:凸集
研究生课程:最优化方法6 : Duality
研究生课程:最优化方法5 : 凸优化问题第二部分
Reinforcement Learning 强化学习
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14次梯度
研究生课程:最优化方法3: 凸函数
最优化12等式约束最小化
最优化9:SVM, Norm, SVD
研究生课程:最优化方法7 : CVX, 逼近与拟合
【毕导】这是科学史上最难理解的悖论
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数学学院本科课程:统计计算与机器学习1
Introduction-理解神经网络1-天元西南中心短期课
细节:Attention is all your need-transformer
数学学院本科课程:统计计算与机器学习3 Frequency Principle
人类睡眠机制设计得有多垃圾?
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
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
统计计算与机器学习5: 循环神经网络RNN
理解神经网络的训练过程
机器学习16: Complexity and generalization
2023理解深度学习1-介绍
用频率视角理解深度学习解微分方程
方块滚起来真有这么丝滑么
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
统计计算与机器学习11: 降维与度量学习
机器学习12: 无穷宽神经网络之DNN in NTK regime
2023理解深度学习2-人工神经科学 Artificial Neural Science