本周收获
总结一下本周学习内容：
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1、《机器学习》第14章：概率图模型
- 14.1 隐马尔可夫模型
- 14.2 马尔科夫随机场
- 14.3 条件随机场
- 14.4 学习与推断
- 14.5 近似推断
- 14.6 话题模型
- 🚗博客： 机器学习：概率图模型
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2、《深度学习》第五章：卷积神经网络
- 5.6 AlexNet
- 5.7 VGG
- 5.8 NiN
- 5.9 GoogLeNet
- 5.10 批量归一化
- 5.11 ResNet
- 5.12 DenseNet
- 🚗博客： 深度学习：卷积神经网络（下）【一些经典的神经网络模型】
下周计划
我的下周学习计划是：
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1、🚩《机器学习》第15章：规则学习
- 15.1 基本概念
- 15.2 序贯覆盖
- 15.3 剪枝优化
- 15.4 一阶规则学习
- 15.5 归纳逻辑程序设计
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2、🚩《深度学习》第六章：循环神经网络
- 6.1 语言模型
- 6.2 循环神经网络
- 6.3 语言模型数据集
- 6.4 从零开始实现循环神经网络
- 6.5 循环神经网络的简洁实现
