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- IRGAN总结
- W-GAN 总结
- 协作学习综述笔记
- 距离总结
- 机器学习课程随记
- 机器学习实验报告(1)：线性回归
- 机器学习实验报告(6)：正则化
- 机器学习实验报告(2)：多变量线性回归
- 机器学习实验报告(4)：牛顿法求解对数概率回归
- 机器学习实验报告(2)：多变量线性回归
- 特征处理与LDA算法
- 机器学习实验报告(3)：线性判别分析(LDA)
- 贝叶斯分析
- 决策树
- 机器学习实验报告(9)：决策树
- 机器学习实验报告(5)：支持向量机
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- 机器学习期末重点
- 基本回归问题
- NLP 学习计划
- Deep Learning 简单学学
- Minimax 算法和 alpha-beta 剪枝
- 拉普拉斯矩阵
- GNN Basic Papers
- Graph neural networks：A review of methods and applications
- Toy Models of Superposition
- GCN 论文总结
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- 马尔可夫链蒙特卡洛法
- MPNN 论文总结
- RNN & LSTM
- BatchNorm 和 LayerNorm
- Transformer 模型总结
- word2vec 论文总结
- 群等变卷积网络G-CNN
- Transformer 中的秩坍缩
- 神经网络势函数
- 几何图神经网络
- diffusion models 总结
- Bayesian Flow Networks 总结
- 过对称问题
- Neural Combinatorial Optimization 简单总结
- 深度学习中的模型初始化
- ICML2024-Awesome Papers
- 模型训练技术：概述
- 数字信号处理笔记(1)：引言
- 高级机器学习(1)：概论
- 综述总结：机器人学中的基础模型
- 具身智能基础
- 一个自动驾驶讲座
- 人工智能实践(1)：吹水课
- 几何深度学习(1)：引言
- 数字信号处理笔记(2)：离散时间信号与离散时间系统
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- 几何深度学习(2)：结构、对称性与群论
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- 预训练模型(1)：概述和预训练语言模型
- 人工智能实践(3)：PyTorch 进阶
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- 迁移学习
- 人工智能实践(4)：各种卷积网络
- Z 变换
- 神经网络与深度学习：自动机器学习
- 小样本学习
- 离散傅里叶变换
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- 高级机器学习(7)：连续学习
- 划重点
