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李宏毅2021春季机器学习课程课件及作业

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李宏毅2021/2022春季机器学习课程课件及作业

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重磅须知

(重磅须知,统一说明)为方便所有网课资料与优质电子书籍的实时更新维护,创建了一个在线实时网盘文件夹,放在公众号【啥都会一点的研究生】,本节课对应序号【05】。

UP将2021&2022所有作业的数据资料整理打包好了,由于文件太大,已同步放在上述所提在线网盘。

在线网盘能满足该课程所需资料的全部需求,链接挂掉也会及时更新,祝大家学习顺利。

2022仅在2021基础上进行小补充,2021内容变成了前置知识,UP会在视频标题打上2022的标签;

ppt/pdf支持直链下载。

更新日志

日期 项目
2021/03/16 更新HW1、HW2,同步更新助教范例
2021/03/26 更新HW3、HW4课件、代码、范例;release页发布HW1-HW4数据
2021/04/01 更新选修内容To Learn More,基本是李老师今年不打算讲而以前讲过的知识点(旧视频)
2021/04/09 更新GAN 及 HW05
2021/04/16 更新Self-Supervised Learning 及 HW06
2021/04/30 更新Explainable AI&Adversarial Attack 及 HW07&HW08
2021/05/06 更新Domain Adaptation 及 HW09&HW10
2021/05/21 更新RL 及 HW11
2021/05/28 更新Quantum ML
2021/06/04 更新Life-Long&Compression 及 HW12
2021/06/11 更新Meta Learning 及 HW13&HW14
2021/06/18 更新HW15,随着李老师课程结语视频上传,2021机器学习基本结束啦
2021/12/20 更新Github排版,删除repo中的ppt/pdf直接提供下载链接,总资料放入百度云盘-提取码:sv1i
2022/02/17 2022春季机器学习课程仅在21基础上进行小补充,UP同步更新官网补充内容
2022/02/21 更新Lecture 1:Introductionof Deep Learning补充内容,Github排版大更新
2022/02/25 更新Lecture 2:What to do if my network fails to train补充内容与HW2
2022/03/05 更新Lecture 3:Images input,HW3
2022/03/13 更新Lecture 4 Sequence as input,HW4
UP将2021&2022所有作业的数据资料整理打包好放在公众号【啥都会一点的研究生】
2022/03/18 更新Lecture 5 Sequence to sequence,HW5,相应Data放在公众号维护的网盘中

B站主页 啥都会一点的研究生
人工智能技术探讨群1 78174903
人工智能技术探讨群2 571218304
人工智能技术探讨群3 584723646

名称 项目
2021课程主页 李宏毅2021春季机器学习
2022课程主页 李宏毅2022春季机器学习
B站视频合集 (强推)李宏毅2021春机器学习课程
2021视频及资料目录 链接
2022视频及资料目录 链接

章节 2021前置知识 2022补充 选修 作业
Lecture 1 (上)机器学习基本概念简介
(下)机器学习基本概念简介
Video:
2022-机器学习相关规定
2022-Colab教学
2022-Pytorch Tutorial 1
2022-Pytorch Tutorial 2

PDF:
Rules
Chinese class course intro
Pytorch Tutorial 1
Pytorch Tutorial 2
Colab Tutorial
Environment Setup
深度学习简介
反向传播
预测-宝可梦
分类-宝可梦
逻辑回归
Video
Slide
Code
Submission
Lecture 2 (一)局部最小值 (local minima) 与鞍点 (saddle point)
(二)批次 (batch) 与动量 (momentum)
(三)自动调整学习率 (Learning Rate)
(四)损失函数 (Loss) 也可能有影响
Video:
2022-再探宝可梦、数码宝贝分类器 — 浅谈机器学习原理

PDF:
Theory
Gradient Descent (Demo by AOE)
Beyond Adam (part 1)
Beyond Adam (part 2)
Video
Slide
Code
Submission
Lecture 3 卷积神经网络CNN Video:
为什么用了验证集还是过拟合
鱼与熊掌可以兼得的机器学习

PDF:
Validation
Why Deep
Spatial Transformer Layer Video
Slide
Code
Submission
Lecture 4 自注意力机制(Self-attention)(上)
自注意力机制(Self-attention)(下)
Video:
[None]

PDF:
[None]
RNN(part 1)
RNN(part 2)
GNN(part 1)
GNN(part 2)
Video
Slide
Code
Submission
Lecture 5 类神经网络训练不起来怎么办(五)批次标准化
Transformer(上)
Transformer(下)
Video:
各式各样神奇的自注意力机制 (Self-attention) 变型

PDF:
xformer
NAT model
Pointer network
Video
Slide
Code
Submission

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