【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

【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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