课程介绍
本课程将涵盖深度学习领域两个无监督学习模型:深度生成模型和半监督学习模型。生成模型的最新进展使得其可以对高维原始数据进行高效的建模,例如自然图像,音频波形和文本语料库。从微调到未知的新任务方面,半监督学习模式已开始缩小有监督表示学习与无监督表示学习之间的差距。本课程将涵盖这些主题及其新启用的应用场景的理论基础。
文末附本课程ppt及视频获取地址(持续更新)。
课程老师及助教
课程大纲
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课程介绍
本课程将涵盖深度学习领域两个无监督学习模型:深度生成模型和半监督学习模型。生成模型的最新进展使得其可以对高维原始数据进行高效的建模,例如自然图像,音频波形和文本语料库。从微调到未知的新任务方面,半监督学习模式已开始缩小有监督表示学习与无监督表示学习之间的差距。本课程将涵盖这些主题及其新启用的应用场景的理论基础。
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本课程主要讲解深度强化学习相关的基础知识
课程介绍本课程主要讲解深度强化学习相关的基础知识,基础模型;还设计迁移学习、多
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课程描述有很多很棒的课程来学习如何训练深度神经网络。但是,训练模型只是进行深度学
本课程主要讲解深度强化学习相关的基础知识,基础模型;还设计迁移学习、多任务学习和元学习。
所有课程名称namelinkdata structurehttps://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61b/sp22/CS 61BL. Data
构建深度学习模型是一项复杂的任务,充满了交互设计决策
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