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Deep Learning Theory（台大李宏毅，中文）
共10课时 5小时10分11秒秒
简介
转载自：https://www.youtube.com/watch?v=KKT2VkTdFyc&list=PLJV_el3uVTsOh1F5eo9txATa4iww0Kp8K
李宏毅老师于2012年从台湾大学博士毕业。并于2013年赴麻省理工学院（MIT）计算机科学和人工智能实验室做访问学者。现任台湾大学电机系副教授。主要研究领域为机器学习（特别是深度学习）、口语语义理解和语音识别。李老师的个人主页是：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk
章节
- 课时1：（1-1）Can shallow network fit any function ? (36分48秒)
- 课时2：（1-2）Potential of Deep (56分9秒)
- 课时3：（1-3）Is Deep better than Shallow ? (26分17秒)
- 课时4：（2-1）When Gradient is Zero (17分28秒)
- 课时5：（2-2）Deep Linear Network (31分28秒)
- 课时6：（2-3） Does Deep Network have Local Minima ? (17分39秒)
- 课时7：（2-4）Geometry of Loss Surfaces (Conjecture) (17分5秒)
- 课时8：（2-5）Geometry of Loss Surfaces (Empirical) (38分45秒)
- 课时9：（3-1）Generalization Capability of Deep Learning (25分37秒)
- 课时10：（3-2） Indicator of Generalization (42分55秒)
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