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【动手学深度学习】李沐——卷积神经网络

关于李沐老师的【动手学深度学习】课程其中的卷积神经网络章节的学习记录，包括完整代码的解释及个人见解。

2年前
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【动手学深度学习】李沐——卷积神经网络

【动手学深度学习】李沐——多层感知机

关于李沐老师的【动手学深度学习】课程其中的多层感知机等章节的学习记录，包括完整代码的解释及个人见解。

2年前
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【动手学深度学习】李沐——多层感知机

【动手学深度学习】李沐——线性神经网络

关于李沐老师的【动手学深度学习】课程其中的线性神经网络章节的学习记录，包括完整代码的解释及个人见解。

2年前
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【动手学深度学习】李沐——线性神经网络

【机器学习】之第十一章——特征选择与稀疏学习

本文是对于《机器学习》第十一章特征选择的学习记录，讲述了当前特征选择的大致概率和基本方法，对方法的算法过程进行了描述。

2年前
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【机器学习】之第十一章——特征选择与稀疏学习

【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)

本文介绍了Domain Adaptation(领域自适应)的相关知识，包括现在出现的具体问题、问题如何解决、所面对的各种情况等等。

2年前
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【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)

【机器学习】李宏毅——Adversarial Attack（对抗攻击）

本文主要介绍了Adversarial Attack（对抗攻击）当前的研究现状，包括如何攻击、攻击的类别，以及原始模型如何进行防御等相关知识点。

2年前
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【机器学习】李宏毅——Adversarial Attack（对抗攻击）

【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)

本文介绍了Explainable ML(可解释性的机器学习)的相关内容，抱愧这项技术的相关概述、当前发展等等。

2年前
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【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)

【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models

本文主要介绍了Flow-based Generative Models的概念，以及其内部各个模块的主要思想，可结合我之前写过的生成模型的博客共同阅读。

2年前
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【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models

【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning

本文详细地介绍了关于非线性降维的内容，以及生成模型的相关内容，包括LLE算法、VAE算法、GAN算法等

2年前
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【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning

【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection（异常检测）

本篇文章主要介绍了Anomaly Detection（异常检测）的思路具体实现方法，以及可能在实际应用中遇到的各种情况。

2年前
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【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection（异常检测）

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2022-09-09