李宏毅机器学习笔记

李宏毅学习笔记33.GAN.04.Theory behind GAN简介MLEGeneratorDiscriminator D ∗ D^* D∗和divergence的关系证明Algorithm for GAN（Review）Intuition
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07-29
李宏毅学习笔记35.GAN.06.Tips for Improving GAN简介Least Square GAN (LSGAN)Wasserstein GAN (WGAN): Earth Mover’s DistanceImproved WGAN (WGAN-GP)Spectrum NormGAN to WGAN（如何将GAN的算法改为WGAN的算法）Energy-based GAN (EBGAN)Outlook: Loss-sensitive GAN (LSGAN)Reference
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07-29
李宏毅学习笔记20.Network Compression简介Knowledge DistillationParameter QuantizationArchitecture DesignDynamic Computation
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06-11
李宏毅学习笔记15.TransformerSequence to SequenceSelf-AttentionMulti-head Self-attention（2 heads as example）Positional EncodingSeq2seq with Attention总结
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06-08
番外.李宏毅学习笔记.ST1.IntroductionStructured LearningExample ApplicationUnified FrameworkUnified Framework的三个问题
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04-18
李宏毅学习笔记36.GAN.07.Feature Extraction简介VAE-GANBiGANTriple GANDomain-adversarial trainingFeature Disentangle
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李宏毅机器学习笔记（7）：Deep Learning1 前言2 神经网络概述3 神经网络的计算4 例子5 疑问
李宏毅机器学习笔记李宏毅机器学习机器学习深度学习神经网络深度学习初步概述
03-23
[4]Convolutional Neural Network(CNN)
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03-14
李宏毅机器学习笔记（4）： Gradient descent1 回顾2 调节你的学习率3 adagrad4 随机梯度下降Stochastic gradient dsecent5 特征缩放 Feature Scaling6 数学原理
李宏毅机器学习笔记机器学习李宏毅机器学习梯度下降 Gradient Descent 笔记
03-14
无监督学习（unsupervised learning） 3.近邻嵌入无监督学习（unsupervised learning） 3.近邻嵌入
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03-14
无监督学习（unsupervised learning） 5.生成模型无监督学习（unsupervised learning） 5.生成模型
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03-14
深度学习（Deep Learning） 3.Example深度学习（Deep Learning） 3.Example
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03-14
深度学习（Deep Learning） 2.BP算法深度学习（Deep Learning） 2.BP算法
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03-14
[5]自注意力机制（Self-attention)(上）
李宏毅机器学习笔记机器学习人工智能
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