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
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数学基础
概率论、线性代数、最优化、信息论
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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：
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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
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Beyond深度学习
因果推断
相关性vs因果性
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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
