Deep Learning读书分享(十二)(十三) 猿桌会 | 第40期
本次读书分享主要针对《深度学习》第十二章和第十三章内容
开课时间:2018/01/21 10:00 预计时长:一个小时左右
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课程介绍

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Deep Learning读书分享(十二)(十三)

 

分享内容

(一)第12章 应用
  ● 12.1 大规模深度学习:GPU+分布式+动态结构
  ● 12.2 计算机视觉:人脸检测、目标检测
  ● 12.3 语音识别:HMM,GMM,end-to-end
  ● 12.4 自然语音处理:n-gram,SMT,NNLM,word2vec
  ● 12.5 其他应用:推荐系统,知识图谱
(二)第13章 线性因子模型
  ● 13.1 概率主成分分析和因子分析
  ● 13.2 独立成分分析
  ● 13.3 慢特征分析
  ● 13.4 稀疏编码
  ● 13.5 主成分分析的流形解释

 

分享人

王奇文(前百度、阿里资深算法工程师),先后做过推荐系统、分布式、数据挖掘、用户建模、聊天机器人

 

分享时间

1月21日(周日) 10:00

 

课程须知
  • 本次公开课将于1月21日周日上午10点准时开始,请大家提前10分钟进入直播间
  • 公开课后两天内会上传回放视频,错过直播的同学也不要担心
  • 欢迎大家多多向嘉宾提问,问题被采纳者有机会获得神秘礼品

授课教师

资深算法工程师,曾就职于BAT,有多年企业数据挖掘/机器学习/深度学习项目经验
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