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課程簡介
- 反向支柱,模組化模型
- Logsum 模組
- RBF凈值
- MAP/MLE 丟失
- 參數空間變換
- 卷積模組
- 基於梯度的學習
- 用於推理的能量
- 學習目標
- PCA、NLL
- 潛在變數模型
- 概率 LVM
- 損失函數
- 手寫識別
最低要求
在基礎機器學習方面打下良好的基礎。任何語言的程式設計技能(最好是 Python/R)。
21 時間:
客戶評論 (1)
The structure from first principles, to case studies, to application.