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课程大纲
- 反向支柱,模块化模型
- Logsum 模块
- RBF净值
- MAP/MLE 丢失
- 参数空间变换
- 卷积模块
- 基于梯度的学习
- 用于推理的能量
- 学习目标
- PCA、NLL
- 潜在变量模型
- 概率 LVM
- 损失函数
- 手写识别
要求
在基础机器学习方面打下良好的基础。任何语言的编程技能(最好是 Python/R)。
21 小时
客户评论 (1)
The structure from first principles, to case studies, to application.