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深度学习贝叶斯,这是一份密集的6天速成课程中的第六天的课程内容(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-sep01.rar (8个子文件)
deepbayes-2018-sep1
4. Alessandro Achille. Information bottleneck.pdf 10.35MB
1. Dmitry Molchanov. Bayesian neural networks.pdf 1.65MB
2. Kirill Neklyudov. Sparse variational dropout.pptx 8.26MB
2. Kirill Neklyudov. Sparse variational dropout.pdf 7.3MB
day6_sparse-variational-dropout
svdo-local.ipynb 23KB
svdo-colab.ipynb 23KB
logger.py 3KB
svdo-solution.ipynb 197KB
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