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一份來自FarizDarari的簡明教程

【導讀】慕尼黑大學開設的《高級深度學習》技術課程，重點介紹計算機視覺的前沿深度學習技術。最新一期介紹了《生成式對抗網絡》進展，講述了GAN的知識體系，值得關注。

人類的視覺系統證明，用極少的樣本就可以學習新的類別;人類不需要一百萬個樣本就能學會區分野外的有毒蘑菇和可食用蘑菇。可以說，這種能力來自于看到了數百萬個其他類別，并將學習到的表現形式轉化為新的類別。本報告將正式介紹機器學習與熱力學之間的聯系，以描述遷移學習中學習表征的質量。我們將討論諸如速率、畸變和分類損失等信息理論泛函如何位于一個凸的，所謂的平衡曲面上。我們規定了在約束條件下穿越該表面的動態過程，例如，一個調制速率和失真以保持分類損失不變的等分類過程。我們將演示這些過程如何完全控制從源數據集到目標數據集的傳輸，并保證最終模型的性能。

【導讀】來自Jordi Pons一份循環神經網絡RNNs簡明教程，37頁ppt

【導讀】這一份最新216頁的ppt概述《深度學習自然語言處理》，包括神經網絡基礎，詞向量表示，序列句子表示，分類標注、生成句子，預訓練。