【硬核课】最新《深度学习优化问题》教程,78页ppt,台大林智仁教授讲解

2020 年 5 月 29 日 专知

【导读】深度学习中的优化问题是非常关键的。今年国立台湾大学教授、IEEE Fellow、ACM Fellow、AAAI Fellow,也是大名鼎鼎LIBSVM作者林智仁教授开设了《深度学习优化方法》课程,讲解深度学习涉及到非常难的非凸优化问题,研究了深度学习优化方法的实现,值得跟踪学习。



https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/courses/optdl2020/




Chih-Jen Lin,现任台湾大学计算机科学系特聘教授。1993年获国立台湾大学学士学位,1998年获密歇根大学博士学位。他的主要研究领域包括机器学习、数据挖掘和数值优化。他最著名的工作是支持向量机(SVM)数据分类。他的软件LIBSVM是最广泛使用和引用的支持向量机软件包之一。由于他的研究工作,他获得了许多奖项,包括ACM KDD 2010和ACM RecSys 2013最佳论文奖。因为他对机器学习算法和软件设计的贡献,他是IEEE fellow,AAAI fellow,ACM fellow。更多关于他的信息可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin


目录内容:

  • 正则化线性分类

  • 全连接网络优化问题

  • 卷积神经网络优化问题



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