深 度 学 习 笔 记 目 录 深 度 学 习 笔 记 目 录 第 一 门 课 神 经 网 络 和 深 度 学 习 ( N e u r a l N e t w o r k s a n d D e e p L e a r n i n g ) 第 一 周 ： 深 度 学 习 引 言 ( I n t r o d u c t i o n t o D e e p L e a r n i n g ) 1 . 1 欢 迎 ( W e l c o m e ) 1 1 . 2 什 么 是 神 经 网 络 ？ ( W h a t i s a N e u r a l N e t w o r k ) 1 . 3 神 经 网 络 的 监 督 学 习 ( S u p e r v i s e d L e a r n i n g w i t h N e u r a l N e t w o r k s ) 1 . 4 为 什 么 神 经 网 络 会 流 行 ？ ( W h y i s D e e p L e a r n i n g t a k i n g o f f ? ) 1 . 5 关 于 本 课 程 ( A b o u t t h i s C o u r s e ) 1 . 6 课 程 资 源 ( C o u r s e R e s o u r c e s ) 1 . 7 G e o f f e r y H i n t o n 专 访 ( G e o f f e r y H i n t o n i n t e r v i e w ) 第 二 周 ： 神 经 网 络 的 编 程 基 础 ( B a s i c s o f N e u r a l N e t w o r k p r o g r a m m i n g ) 2 . 1 二 分 类 ( B i n a r y C l a s s i f i c a t i o n ) 2 . 2 逻 辑 回 归 ( L o g i s t i c R e g r e s s i o n ) 2 . 3 逻 辑 回 归 的 代 价 函 数 （ L o g i s t i c R e g r e s s i o n C o s t F u n c t i o n ） 2 . 4 梯 度 下 降 （ G r a d i e n t D e s c e n t ） 2 . 5 导 数 （ D e r i v a t i v e s ） 2 . 6 更 多 的 导 数 例 子 （ M o r e D e r i v a t i v e E x a m p l e s ） 2 . 7 计 算 图 （ C o m p u t a t i o n G r a p h ） 2 . 8 计 算 图 导 数 （ D e r i v a t i v e s w i t h a C o m p u t a t i o n G r a p h ） 2 . 9 逻 辑 回 归 的 梯 度 下 降 （ L o g i s t i c R e g r e s s i o n G r a d i e n t D e s c e n t ） 2 . 1 0 梯 度 下 降 的 例 子 ( G r a d i e n t D e s c e n t o n m E x a m p l e s ) 2 . 1 1 向 量 化 ( V e c t o r i z a t i o n ) 2 . 1 2 更 多 的 向 量 化 例 子 （ M o r e E x a m p l e s o f V e c t o r i z a t i o n ） 2 . 1 3 向 量 化 逻 辑 回 归 ( V e c t o r i z i n g L o g i s t i c R e g r e s s i o n ) 2 . 1 4 向 量 化 逻 辑 回 归 的 梯 度 计 算 （ V e c t o r i z i n g L o g i s t i c R e g r e s s i o n s G r a d i e n t ） 2 . 1 5 P y t h o n 中 的 广 播 机 制 （ B r o a d c a s t i n g i n P y t h o n ） 2 . 1 6 关 于 P y t h o n 与 n u m p y 向 量 的 使 用 （ A n o t e o n p y t h o n o r n u m p y v e c t o r s ） 2 . 1 7 J u p y t e r / i P y t h o n N o t e b o o k s 快 速 入 门 （ Q u i c k t o u r o f J u p y t e r / i P y t h o n N o t e b o o k s ） 2 . 1 8 逻 辑 回 归 损 失 函 数 详 解 （ E x p l a n a t i o n o f l o g i s t i c r e g r e s s i o n c o s t f u n c t i o n ） 第 三 周 ： 浅 层 神 经 网 络 ( S h a l l o w n e u r a l n e t w o r k s ) 3 . 1 神 经 网 络 概 述 （ N e u r a l N e t w o r k O v e r v i e w ） 3 . 2 神 经 网 络 的 表 示 （ N e u r a l N e t w o r k R e p r e s e n t a t i o n ） 3 . 3 计 算 一 个 神 经 网 络 的 输 出 （ C o m p u t i n g a N e u r a l N e t w o r k s o u t p u t ） 3 . 4 多 样 本 向 量 化 （ V e c t o r i z i n g a c r o s s m u l t i p l e e x a m p l e s ） 3 . 5 向 量 化 实 现 的 解 释 （ J u s t i f i c a t i o n f o r v e c t o r i z e d i m p l e m e n t a t i o n ） 3 . 6 激 活 函 数 （ A c t i v a t i o n f u n c t i o n s ） 3 . 7 为 什 么 需 要 非 线 性 激 活 函 数 ？ （ w h y n e e d a n o n l i n e a r a c t i v a t i o n f u n c t i o n ? ） 3 . 8 激 活 函 数 的 导 数 （ D e r i v a t i v e s o f a c t i v a t i o n f u n c t i o n s ） 3 . 9 神 经 网 络 的 梯 度 下 降 （ G r a d i e n t d e s c e n t f o r n e u r a l n e t w o r k s ） 3 . 1 0 （ 选 修 ） 直 观 理 解 反 向 传 播 （ B a c k p r o p a g a t i o n i n t u i t i o n ） 3 . 1 1 随 机 初 始 化 （ R a n d o m + I n i t i a l i z a t i o n ） 第 四 周 ： 深 层 神 经 网 络 ( D e e p N e u r a l N e t w o r k s ) 4 . 1 深 层 神 经 网 络 （ D e e p L l a y e r n e u r a l n e t w o r k ） 4 . 2 前 向 传 播 和 反 向 传 播 （ F o r w a r d a n d b a c k w a r d p r o p a g a t i o n ） 4 . 3 深 层 网 络 中 的 前 向 和 反 向 传 播 （ F o r w a r d p r o p a g a t i o n i n a D e e p N e t w o r k ） 4 . 4 核 对 矩 阵 的 维 数 （ G e t t i n g y o u r m a t r i x d i m e n s i o n s r i g h t ） 4 . 5 为 什 么 使 用 深 层 表 示 ？ （ W h y d e e p r e p r e s e n t a t i o n s ? ） 4 . 6 搭 建 神 经 网 络 块 （ B u i l d i n g b l o c k s o f d e e p n e u r a l n e t w o r k s ） 4 . 7 参 数 V S 超 参 数 （ P a r a m e t e r s v s H y p e r p a r a m e t e r s ） 4 . 8 深 度 学 习 和 大 脑 的 关 联 性 （ W h a t d o e s t h i s h a v e t o d o w i t h t h e b r a i n ? ） 第 二 门 课 改 善 深 层 神 经 网 络 ： 超 参 数 调 试 、 正 则 化 以 及 优 化 ( I m p r o v i n g D e e p N e u r a l N e t w o r k s : H y p e r p a r a m e t e r t u n i n g , R e g u l a r i z a t i o n a n d O p t i m i z a t i o n ) 第 一 周 ： 深 度 学 习 的 实 用 层 面 ( P r a c t i c a l a s p e c t s o f D e e p L e a r n i n g ) 1 . 1 训 练 ， 验 证 ， 测 试 集 （ T r a i n / D e v / T e s t s e t s ） 1 . 2 偏 差 ， 方 差 （ B i a s / V a r i a n c e ） 1 . 3 机 器 学 习 基 础 （ B a s i c R e c i p e f o r M a c h i n e L e a r n i n g ） 1 . 4 正 则 化 （ R e g u l a r i z a t i o n ） 1 . 5 为 什 么 正 则 化 有 利 于 预 防 过 拟 合 呢 ？ （ W h y r e g u l a r i z a t i o n r e d u c e s o v e r f i t t i n g ? ） 1 . 6 d r o p o u t 正 则 化 （ D r o p o u t R e g u l a r i z a t i o n ） 1 . 7 理 解 d r o p o u t （ U n d e r s t a n d i n g D r o p o u t ） 1 . 8 其 他 正 则 化 方 法 （ O t h e r r e g u l a r i z a t i o n m e t h o d s ） 1 . 9 标 准 化 输 入 （ N o r m a l i z i n g i n p u t s ） 1 . 1 0 梯 度 消 失 / 梯 度 爆 炸 （ V a n i s h i n g / E x p l o d i n g g r a d i e n t s ） 1 . 1 1 神 经 网 络 的 权 重 初 始 化 （ W e i g h t I n i t i a l i z a t i o n f o r D e e p N e t w o r k s V a n i s h i n g / E x p l o d i n g g r a d i e n t s ） 1 . 1 2 梯 度 的 数 值 逼 近 （ N u m e r i c a l a p p r o x i m a t i o n o f g r a d i e n t s ） 1 . 1 3 梯 度 检 验 （ G r a d i e n t c h e c k i n g ） 1 . 1 4 梯 度 检 验 应 用 的 注 意 事 项 （ G r a d i e n t C h e c k i n g I m p l e m e n t a t i o n N o t e s ） 第 二 周 ： 优 化 算 法 ( O p t i m i z a t i o n a l g o r i t h m s ) 2 . 1 M i n i b a t c h 梯 度 下 降 （ M i n i b a t c h g r a d i e n t d e s c e n t ） 2 . 2 理 解 M i n i b a t c h 梯 度 下 降 （ U n d e r s t a n d i n g M i n i b a t c h g r a d i e n t d e s c e n t ） 2 . 3 指 数 加 权 平 均 （ E x p o n e n t i a l l y w e i g h t e d a v e r a g e s ） 2 . 4 理 解 指 数 加 权 平 均 （ U n d e r s t a n d i n g E x p o n e n t i a l l y w e i g h t e d a v e r a g e s ） 2 . 5 指 数 加 权 平 均 的 偏 差 修 正 （ B i a s c o r r e c t i o n i n e x p o n e n t i a l l y w e i g h t e d a v e r a g e s ） 2 . 6 m o m e n t u m 梯 度 下 降 （ G r a d i e n t d e s c e n t w i t h m o m e n t u m ） 2 . 7 R M S p r o p — — r o o t m e a n s q u a r e p r o p （ R M S p r o p ） 2 . 8 A d a m 优 化 算 法 （ A d a m o p t i m i z a t i o n a l g o r i t h m ） 2 . 9 学 习 率 衰 减 （ L e a r n i n g r a t e d e c a y ） 2 . 1 0 局 部 最 优 问 题 （ T h e p r o b l e m o f l o c a l o p t i m a ） 第 三 周 超 参 数 调 试 ， b a t c h 正 则 化 和 程 序 框 架 （ H y p e r p a r a m e t e r t u n i n g , B a t c h N o r m a l i z a t i o n a n d P r o g r a m m i n g F r a m e w o r k s ) 3 . 1 调 试 处 理 （ T u n i n g p r o c e s s ） 3 . 2 为 超 参 数 选 择 和 适 合 范 围 （ U s i n g a n a p p r o p r i a t e s c a l e t o p i c k h y p e r p a r a m e t e r s ） 3 . 3 超 参 数 训 练 的 实 践 ： P a n d a s v s . C a v i a r （ H y p e r p a r a m e t e r s t u n i n g i n p r a c t i c e : P a n d a s v s . C a v i a r ） 3 . 4 网 络 中 的 正 则 化 激 活 函 数 （ N o r m a l i z i n g a c t i v a t i o n s i n a n e t w o r k ） 3 . 5 将 B a t c h N o r m 拟 合 进 神 经 网 络 （ F i t t i n g B a t c h N o r m i n t o a n e u r a l n e t w o r k ） 3 . 6 为 什 么 B a t c h N o r m 奏 效 ？ （ W h y d o e s B a t c h N o r m w o r k ? ） 3 . 7 测 试 时 的 B a t c h N o r m （ B a t c h N o r m a t t e s t t i m e ） 3 . 8 S o f t m a x 回 归 （ S o f t m a x R e g r e s s i o n ） 3 . 9 训 练 一 个 S o f t m a x 分 类 器 （ T r a i n i n g a s o f t m a x c l a s s i f i e r ） 3 . 1 0 深 度 学 习 框 架 （ D e e p l e a r n i n g f r a m e w o r k s ） 3 . 1 1 T e n s o r F l o w （ T e n s o r F l o w ） 第 三 门 课 结 构 化 机 器 学 习 项 目 ( S t r u c t u r i n g M a c h i n e L e a r n i n g P r o j e c t s ) 第 一 周 ： 机 器 学 习 策 略 （ 1 ） ( M L S t r a t e g y ( 1 ) ) 1 . 1 为 什 么 是 M L 策 略 ？ ( W h y M L S t r a t e g y ) 1 . 2 正 交 化 ( O r t h o g o n a l i z a t i o n ) 1 . 3 单 一 数 字 评 估 指 标 ( S i n g l e n u m b e r e v a l u a t i o n m e t r i c ) 1 . 4 满 足 和 优 化 指 标 ( S a t i s f i c i n g a n d O p t i m i z i n g m e t r i c ) 1 . 5 训 练 集 、 开 发 集 、 测 试 集 的 划 分 ( T r a i n / d e v / t e s t d i s t r i b u t i o n s ) 1 . 6 开 发 集 和 测 试 集 的 大 小 ( S i z e o f t h e d e v a n d t e s t s e t s ) 1 . 7 什 么 时 候 改 变 开 发 集 / 测 试 集 和 评 估 指 标 ( W h e n t o c h a n g e d e v / t e s t s e t s a n d m e t r i c s ) 1 . 8 为 什 么 是 人 的 表 现 ( W h y h u m a n l e v e l p e r f o r m a n c e ? ) 1 . 9 可 避 免 偏 差 ( A v o i d a b l e b i a s ) 1 . 1 0 理 解 人 类 的 表 现 ( U n d e r s t a n d i n g h u m a n l e v e l p e r f o r m a n c e ) 1 . 1 1 超 过 人 类 的 表 现 ( S u r p a s s i n g h u m a n l e v e l p e r f o r m a n c e ) 1 . 1 2 改 善 你 的 模 型 表 现 ( I m p r o v i n g y o u r m o d e l p e r f o r m a n c e ) 第 二 周 ： 机 器 学 习 策 略 （ 2 ） ( M L S t r a t e g y ( 2 ) ) 2 . 1 误 差 分 析 ( C a r r y i n g o u t e r r o r a n a l y s i s ) 2 . 2 清 除 标 注 错 误 的 数 据 ( C l e a n i n g u p i n c o r r e c t l y l a b e l e d d a t a ) 2 . 3 快 速 搭 建 你 的 第 一 个 系 统 ， 并 进 行 迭 代 ( B u i l d y o u r f i r s t s y s t e m q u i c k l y , t h e n i t e r a t e ) 2 . 4 在 不 同 的 分 布 上 的 训 练 集 和 测 试 集 ( T r a i n i n g a n d t e s t i n g o n d i f f e r e n t d i s t r i b u t i o n s ) 2 . 5 数 据 分 布 不 匹 配 的 偏 差 与 方 差 分 析 ( B i a s a n d V a r i a n c e w i t h m i s m a t c h e d d a t a d i s t r i b u t i o n s ) 2 . 6 处 理 数 据 不 匹 配 问 题 ( A d d r e s s i n g d a t a m i s m a t c h ) 2 . 7 迁 移 学 习 ( T r a n s f e r l e a r n i n g ) 2 . 8 多 任 务 学 习 ( M u l t i t a s k l e a r n i n g ) 2 . 9 什 么 是 端 到 端 的 深 度 学 习 ？ ( W h a t i s e n d t o e n d d e e p l e a r n i n g ? ) 2 . 1 0 是 否 使 用 端 到 端 的 深 度 学 习 方 法 ( W h e t h e r t o u s e e n d t o e n d d e e p l e a r n i n g ) 第 四 门 课 卷 积 神 经 网 络 （ C o n v o l u t i o n a l N e u r a l N e t w o r k s ） 第 一 周 卷 积 神 经 网 络 ( F o u n d a t i o n s o f C o n v o l u t i o n a l N e u r a l N e t w o r k s ) 2 . 1 . 1 计 算 机 视 觉 （ C o m p u t e r v i s i o n ） 1 . 2 边 缘 检 测 示 例 （ E d g e d e t e c t i o n e x a m p l e ） 1 . 3 更 多 边 缘 检 测 内 容 （ M o r e e d g e d e t e c t i o n ） 1 . 4 P a d d i n g 1 . 5 卷 积 步 长 （ S t r i d e d c o n v o l u t i o n s ） 1 . 6 三 维 卷 积 （ C o n v o l u t i o n s o v e r v o l u m e s ） 1 . 7 单 层 卷 积 网 络 （ O n e l a y e r o f a c o n v o l u t i o n a l n e t w o r k ） 1 . 8 简 单 卷 积 网 络 示 例 （ A s i m p l e c o n v o l u t i o n n e t w o r k e x a m p l e ） 1 . 9 池 化 层 （ P o o l i n g l a y e r s ） 1 . 1 0 卷 积 神 经 网 络 示 例 （ C o n v o l u t i o n a l n e u r a l n e t w o r k e x a m p l e ） 1 . 1 1 为 什 么 使 用 卷 积 ？ （ W h y c o n v o l u t i o n s ? ） 第 二 周 深 度 卷 积 网 络 ： 实 例 探 究 ( D e e p c o n v o l u t i o n a l m o d e l s : c a s e s t u d i e s ) 2 . 1 为 什 么 要 进 行 实 例 探 究 ？ （ W h y l o o k a t c a s e s t u d i e s ? ） 2 . 2 经 典 网 络 （ C l a s s i c n e t w o r k s ） 2 . 3 残 差 网 络 （ R e s i d u a l N e t w o r k s ( R e s N e t s ) ） 2 . 4 残 差 网 络 为 什 么 有 用 ？ （ W h y R e s N e t s w o r k ? ） 2 . 5 网 络 中 的 网 络 以 及 1 × 1 卷 积 （ N e t w o r k i n N e t w o r k a n d 1 × 1 c o n v o l u t i o n s ） 2 . 6 谷 歌 I n c e p t i o n 网 络 简 介 （ I n c e p t i o n n e t w o r k m o t i v a t i o n ） 2 . 7 I n c e p t i o n 网 络 （ I n c e p t i o n n e t w o r k ） 2 . 8 使 用 开 源 的 实 现 方 案 （ U s i n g o p e n s o u r c e i m p l e m e n t a t i o n s ） 2 . 9 迁 移 学 习 （ T r a n s f e r L e a r n i n g ） 2 . 1 0 数 据 扩 充 （ D a t a a u g m e n t a t i o n ） 2 . 1 1 计 算 机 视 觉 现 状 （ T h e s t a t e o f c o m p u t e r v i s i o n ） 第 三 周 目 标 检 测 （ O b j e c t d e t e c t i o n ） 3 . 1 目 标 定 位 （ O b j e c t l o c a l i z a t i o n ） 3 . 2 特 征 点 检 测 （ L a n d m a r k d e t e c t i o n ） 3 . 3 目 标 检 测 （ O b j e c t d e t e c t i o n ） 3 . 4 卷 积 的 滑 动 窗 口 实 现 （ C o n v o l u t i o n a l i m p l e m e n t a t i o n o f s l i d i n g w i n d o w s ） 3 . 5 B o u n d i n g B o x 预 测 （ B o u n d i n g b o x p r e d i c t i o n s ） 3 . 6 交 并 比 （ I n t e r s e c t i o n o v e r u n i o n ） 3 . 7 非 极 大 值 抑 制 （ N o n m a x s u p p r e s s i o n ） 3 . 8 A n c h o r B o x e s 3 . 9 Y O L O 算 法 （ P u t t i n g i t t o g e t h e r : Y O L O a l g o r i t h m ） 3 . 1 0 候 选 区 域 （ 选 修 ） （ R e g i o n p r o p o s a l s ( O p t i o n a l ) ） 第 四 周 特 殊 应 用 ： 人 脸 识 别 和 神 经 风 格 转 换 （ S p e c i a l a p p l i c a t i o n s : F a c e r e c o g n i t i o n & N e u r a l s t y l e t r a n s f e r ） 4 . 1 什 么 是 人 脸 识 别 ？ ( W h a t i s f a c e r e c o g n i t i o n ? ) 4 . 2 O n e S h o t 学 习 （ O n e s h o t l e a r n i n g ） 4 . 3 S i a m e s e 网 络 （ S i a m e s e n e t w o r k ） 4 . 4 T r i p l e t 损 失 （ T r i p l e t 损 失 ） 4 . 5 面 部 验 证 与 二 分 类 （ F a c e v e r i f i c a t i o n a n d b i n a r y c l a s s i f i c a t i o n ） 4 . 6 什 么 是 神 经 风 格 转 换 ？ （ W h a t i s n e u r a l s t y l e t r a n s f e r ? ） 4 . 7 什 么 是 深 度 卷 积 网 络 ？ （ W h a t a r e d e e p C o n v N e t s l e a r n i n g ? ） 4 . 8 代 价 函 数 （ C o s t f u n c t i o n ） 4 . 9 内 容 代 价 函 数 （ C o n t e n t c o s t f u n c t i o n ） 4 . 1 0 风 格 代 价 函 数 （ S t y l e c o s t f u n c t i o n ） 4 . 1 1 一 维 到 三 维 推 广 （ 1 D a n d 3 D g e n e r a l i z a t i o n s o f m o d e l s ） 第 五 门 课 序 列 模 型 ( S e q u e n c e M o d e l s ) 第 一 周 循 环 序 列 模 型 （ R e c u r r e n t N e u r a l N e t w o r k s ） 1 . 1 为 什 么 选 择 序 列 模 型 ？ （ W h y S e q u e n c e M o d e l s ? ） 1 . 2 数 学 符 号 （ N o t a t i o n ） 1 . 3 循 环 神 经 网 络 模 型 （ R e c u r r e n t N e u r a l N e t w o r k M o d e l ） 1 . 4 通 过 时 间 的 反 向 传 播 （ B a c k p r o p a g a t i o n t h r o u g h t i m e ） 1 . 5 不 同 类 型 的 循 环 神 经 网 络 （ D i f f e r e n t t y p e s o f R N N s ） 1 . 6 语 言 模 型 和 序 列 生 成 （ L a n g u a g e m o d e l a n d s e q u e n c e g e n e r a t i o n ） 1 . 7 对 新 序 列 采 样 （ S a m p l i n g n o v e l s e q u e n c e s ） 1 . 8 循 环 神 经 网 络 的 梯 度 消 失 （ V a n i s h i n g g r a d i e n t s w i t h R N N s ） 1 . 9 G R U 单 元 （ G a t e d R e c u r r e n t U n i t （ G R U ） ） 1 . 1 0 长 短 期 记 忆 （ L S T M （ l o n g s h o r t t e r m m e m o r y ） u n i t ） 1 . 1 1 双 向 循 环 神 经 网 络 （ B i d i r e c t i o n a l R N N ） 1 . 1 2 深 层 循 环 神 经 网 络 （ D e e p R N N s ） 第 二 周 自 然 语 言 处 理 与 词 嵌 入 （ N a t u r a l L a n g u a g e P r o c e s s i n g a n d W o r d E m b e d d i n g s ） 2 . 1 词 汇 表 征 （ W o r d R e p r e s e n t a t i o n ） 2 . 2 使 用 词 嵌 入 （ U s i n g W o r d E m b e d d i n g s ） 2 . 3 词 嵌 入 的 特 性 （ P r o p e r t i e s o f W o r d E m b e d d i n g s ） 2 . 4 嵌 入 矩 阵 （ E m b e d d i n g M a t r i x ） 2 . 5 学 习 词 嵌 入 （ L e a r n i n g W o r d E m b e d d i n g s ） 2 . 6 W o r d 2 V e c 2 . 7 负 采 样 （ N e g a t i v e S a m p l i n g ） 2 . 8 G l o V e 词 向 量 （ G l o V e W o r d V e c t o r s ） 2 . 9 情 绪 分 类 （ S e n t i m e n t C l a s s i f i c a t i o n ） 2 . 1 0 词 嵌 入 除 偏 （ D e b i a s i n g W o r d E m b e d d i n g s ） 第 三 周 序 列 模 型 和 注 意 力 机 制 （ S e q u e n c e m o d e l s & A t t e n t i o n m e c h a n i s m 3 . 1 基 础 模 型 （ B a s i c M o d e l s ） 3 . 2 选 择 最 可 能 的 句 子 （ P i c k i n g t h e m o s t l i k e l y s e n t e n c e ） 3 . 3 集 束 搜 索 （ B e a m S e a r c h ） 3 . 4 改 进 集 束 搜 索 （ R e f i n e m e n t s t o B e a m S e a r c h ） 3 . 5 集 束 搜 索 的 误 差 分 析 （ E r r o r a n a l y s i s i n b e a m s e a r c h ） 3 . 6 B l e u 得 分 （ 选 修 ） （ B l e u S c o r e ( o p t i o n a l ) ） 3 . 7 注 意 力 模 型 直 观 理 解 （ A t t e n t i o n M o d e l I n t u i t i o n ） 3 . 8 注 意 力 模 型 （ A t t e n t i o n M o d e l ） 3 . 9 语 音 识 别 （ S p e e c h r e c o g n i t i o n ） 3 . 1 0 触 发 字 检 测 （ T r i g g e r W o r d D e t e c t i o n ） 3 . 1 1 结 论 和 致 谢 （ C o n c l u s i o n a n d t h a n k y o u ） 人 工 智 能 大 师 访 谈 吴 恩 达 采 访 G e o f f e r y H i n t o n 吴 恩 达 采 访 I a n G o o d f e l l o w 吴 恩 达 采 访 R u s l a n S a l a k h u t d i n o v 吴 恩 达 采 访 Y o s h u a B e n g i o 吴 恩 达 采 访 林 元 庆 吴 恩 达 采 访 P i e t e r A b b e e l 吴 恩 达 采 访 A n d r e j K a r p a t h y 附 件 深 度 学 习 符 号 指 南 （ 原 课 程 翻 译 ） 课 程 简 介 和 致 谢     鲁 I C P 备 1 6 0 0 4 0 0 9 号 2

域名(ecfun.cc)由网友主动性提交被小玖导航-秒收录整理收录的，本页最后更新时间为：2025-08-09 22:32:54，小玖导航-秒收录仅提供ecfun.cc的基础信息并免费向广大游客展示，该站IP地址为47.94.236.114 地址：北京市 阿里云 数据中心，该站打开速度为781毫秒，该站的百度权重为0、百度手机权重为0、百度收录为0条、360收录为0条、搜狗收录为0条、谷歌收录为0条、百度来访流量大约在0~0之间、百度手机端来访流量大约在0~0之间、ecfun.cc的备案号是-、备案人叫-、被百度收录的关键词有0个、手机端关键词有0个、迄今为止已经创建9年4月1日，其内容不代表本站赞成被显示该站点的内容或立场，相关资料: txt下载、docx下载、pdf下载、rar下载、zip下载，本页地址：http://www.xiaojiuz.com/links/116bbec9c5087c2d2947.html。