视频选集 【2025版】1、第一节 上 机器学习基本概念简介 【2025版】2、 下 深度学习基本概念简介 【2025版】3、第二节 机器学习任务攻略 【2025版】4、 类神经网络训练不起来怎么办一 局部最小值 local 【2025版】5、 类神经网络训练不起来怎么办二 批次 batch 与动 【2025版】6、 类神经网络训练不起来怎么办三 自动调整学习率 Lear 【2025版】7、 类神经网络训练不起来怎么办四 损失函数 Loss 也 【2025版】8、 再探宝可梦、数码宝贝分类器 — 浅谈机器学习原理 【2025版】9、第三节 卷积神经网络CNN 【2025版】10、 为什么用了验证集 validation set 结果却还 【2025版】11、 鱼与熊掌可以兼得的机器学习 【2025版】12 生成式对抗网络GAN 一 – 基本概念介紹 【2025版】13、生成式对抗网络GAN 二 – 理论介绍与WGAN 【2025版】14、 生成式对抗网络GAN 三 – 生成器效能评估与条件式 【2025版】15、生成式对抗网络GAN 四 – Cycle GAN 【2025版】16、第四节 自注意力机制Selfattention上 【2025版】17、自注意力机制 Selfattention 下 【2025版】18、第五节 类神经网络训练不起来怎么办 五 批次标准化 B 【2025版】19、 Transformer 上 【2025版】20、 Transformer 下 【2025版】21、 各式各样神奇的自注意力机制 Selfattention 【2025版】22、第七节 自监督式学习 一 – 芝麻街与进击的巨人 【2025版】23、 自监督式学习 二 – BERT简介 【2025版】24、 自监督式学习 三 – BERT的奇闻轶事 【2025版】25、 自监督式学习 四 – GPT的野望 【2025版】26、 如何有效的使用自督导式模型 DataEfficient 【2025版】27、 语音与影像上的神奇自督导式学习模型 【2025版】28、第八节 自编码器 Autoencoder 上 – 【2025版】30、第九节 机器学习的可解释性 上 – 为什么神经网络可以正 【2025版】31、 机器学习的可解释性 下 –机器心中的猫长什么样子 【2025版】33、第十节 来自人类的恶意攻击 Adversarial AtA 【2025版】34、 来自人类的恶意攻击 Adversarial AttackA 【2025版】35、第十一节 概述领域自适应 Domain AdaptatiA 【2025版】36、 恶搞自督导式学习模型 BERT的三个故事A 【2025版】37、第十二节 概述增強式學習一 – 增强式学习和机器学习一A 【2025版】38、 概述增强式学习 二 – Policy GradientA 【2025版】39、 概述增强式学习 三 – ActorCriticA 【2025版】40、 概述增强式学习 四 – 回馈非常罕見的時候怎么办？机器A 【2025版】41、 概述增强式学习 五 – 如何从示范中学习？逆向增強式学A 【2025版】42、第十三节 神经网络压缩 一 类神经网络剪枝PruA 【2025版】43、 神经网络压缩 二 从各种不同的面向來压缩神经网络A 【2025版】44、第十四节 机器终身学习 一 为什么今日的人工智能A 【2025版】45、 机器終身学习 二 灾难性遗忘CatastropA 【2025版】45、 作业说明 HW14 中文高清A 【2025版】46、第十五节 元学习 Meta Learning 一 A 【2025版】47、 元学习 Meta Learning 二 万物皆可 A 【2025版】48、 各种奇葩的元学习 Meta Learning 用法A 【2025版】49、【机器学习】课程结语 完结撒花A
