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深度学习贝叶斯,这是一份密集的6天速成课程中的第五天的课程内容(内附PPT和jupyter notebook python代码)。 在 Deep|Bayes 夏季课程中,授课人将讨论贝叶斯方法如何结合深度学习,并在机器学习应用中实现更好的结果。近期研究表明贝叶斯方法的利用可以带来许多好处。学生将学到对理解当前机器学习研究非常重要的方法和技术。他们还将体会贝叶斯方法和强化学习之间的联系,学习神经网络的现代随机优化方法和正则化技术。在课程之后,授课人还设置了实践环节。 备注:由于文件上传大小限制,故按每天归档上传。
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deepbayes-2018-aug31.rar (15个子文件)
deepbayes-2018-aug31
day5_gp
EI_vs_logEI.png 180KB
gp_basic_filled.ipynb 924KB
airline_result.png 20KB
test_data.csv 214KB
gp_basic.ipynb 48KB
utility.py 5KB
gpy_opt.ipynb 26KB
airline.npz 2KB
gpy_opt_filled.ipynb 282KB
gp.png 32KB
training_data.csv 214KB
1. Evgeny Burnaev. Gaussian Processes.pdf 18.02MB
3. Maurizio Filippone. Deep Gaussian Processes.pdf 9.58MB
4. Dmitry Kropotov. MCMC.pdf 3.44MB
5. Dmitry Vetrov. Stochastic MCMC.pdf 768KB
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