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机器学习
DOMAIN / machine-learning
机器学习
从数据、模型与优化过程理解可学习系统。
46 个概念
10 篇正文
3 条相关路径
01
课程结构
主题目录
学习基础
损失、泛化与模型评估。
14 个概念
6 篇正文
神经网络
计算图、表示学习与反向传播。
21 个概念
4 篇正文
生成模型
概率建模、表征与生成。
11 个概念
0 篇正文
02
学习路径
按依赖顺序学习
从线性模型到神经网络
从监督学习和线性分类进入损失、泛化、多层感知机与反向传播。
12 节 · 约 24 小时
从感知机到 Transformer
沿梯度流、卷积、循环、注意力和残差结构理解现代神经网络。
15 节 · 约 32 小时
生成模型入门
比较潜变量、重建、对抗、流、能量、得分和扩散等生成建模路线。
11 节 · 约 28 小时