03深度学习的数学基础
玻尔兹曼机的理论和实际意义
自编码器
正则自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、变分自编码器
数学基础
概率论、线性代数、最优化、信息论
概率是基础,支持向量机涉及很多数学基础,梯度下降是神经网络的共同基础
机器学习三要素:
机器学习目的获得小的泛化误差
1.训练误差小 2.训练误差与泛化误差足够接近
策略设计:
奥卡姆剃刀原理
如无必要,勿增实体 —— 简单有效原理
欠拟合vs过拟合
Beyond深度学习
因果推断
相关性vs因果性
群体智能
验证码:师夷长技以制夷
图像标注游戏
图像分割游戏
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步