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#递归网络
NYU-DLSP21 - NYU-DLSP21深度学习课程更新,涵盖反向传播、梯度下降及能量基模型
NYU-DLSP21
深度学习
反向传播
递归网络
卷积网络
Github
开源项目
NYU-DLSP21课程本学期重新组织,更新内容涵盖历史、反向传播、梯度下降、参数共享(循环和卷积网络)及能量基潜变量模型。每个主题持续两周,配有实践课程和作业。新版课程模块加强了对潜变量模型的理解。最新的幻灯片、笔记本及记录将同期发布,替代旧版课程材料。
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