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搜索资源 - 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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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
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(
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其它
发布日期:2021-02-13
文件大小:87031808
提供者:
weixin_42128963