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机器学习笔记：我不断更新的机器学习，概率模型和深度学习笔记和演示（超过2000张幻灯片）我不间断更新的机器学习，概率模型和深度学习的讲义（2000+页）和视频链接-源码
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上传时间: 2021-02-13
详细说明：深度学习中的无限深度深度学习“无限”精彩
神经网络的详细推导为（1）使用中心极限定理的高斯过程（2）神经正切核（NTK）（1）使用中心极限定理详细推导神经网络作为高斯过程（2）神经正切核神经正切核（NTK）
讨论神经ODE，尤其是在参数训练中使用伴随方程讨论神经ODE，尤其是在参数训练中使用伴随方程
Sinovasinovation DeeCamp创新工场DeeCAMP讲义
maxmax的特性，不使用计算分母的情况下估计softmax，概率重新参数化：Gumbel-Max技巧和REBAR算法（softmax的故事）Softmax的属性，估计softmax时不需计算分母，概率重新参数化，Gumbel-Max技巧和REBAR算法
期望最大化和矩阵胶囊网络； 行列式点过程和神经网络压缩； 卡尔曼滤波器和LSTM; 模型估计和二进制分类器（当概率遇到神经网络）主题包括：EM算法和矩阵胶囊网络;行
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