NYU 深度学习 2021 年春季课程 (NYU-DLSP21)
内容新组织
本学期我们重新组织了教学材料。 在学期的前半部分,我们覆盖了三个主题,跨度为两周,每个主题之后都有一个作业。 此外,每节课都有相应的实习课。
- 历史、反向传播和梯度下降
- 参数共享:循环和卷积网络
- 潜变量(LV)能量基模型(EBMs)
请注意,我们重新设计了课程和讲座内容。 我们将LV-EBM视为一个基础模块,以便在此基础上继续学习。
进入学期的后半段
我原以为会重新使用去年版的NYU-DLSP20时用过的实习课,只是顺序不同。
但我做不到。
今年的学生有LV-EBMs做支持。 我们告诉了他们蛋糕的存在,现在我不能假装它不存在,不能像他们不知道房间里的大象一样继续教课。 那样会不诚实。 因此,我重新设计了整套的幻灯片。
本学期的仓库
这就是为什么创建了这个仓库。 我不打算像去年那样付出同样疯狂的工作,但我需要一个空间发布更新的幻灯片、笔记本,并托管新的抄本。 去年的材料仍然有效。 今年你有了不同的见解。 更强大的见解。
以前的版本
在 NYU-DLSP21 之前有……
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