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0--- 深度学习DeepLearning 时间:4月16日—4月19日 一、深度学习综述 二、深度神经网络 三、卷积神经网络 CNN 四、循环神经网络 RNN 五、对抗性生成网络 GAN 六、强化学习 DRL 七、迁移学习 TL 课程链接:https://maiimg.com/pdf/?e=agCJRghoIuVpAm --- 强化学习Reinforcement Learning 时间:4月23日—4月26日 一、强化学习概述 二、马尔科夫决策过程 三、蒙特卡罗方法 四、基于模型的强化学习 五、基于采样-估计的强化学习 六、基于逼近理论的强化学习 七、从强化学习到深度强
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1推荐系统基础算法、应用与前沿技术高级研修班 时间.地点:2019年12月12日——12月15日 中国·北京 一、推荐系统概论 、简单的交互 二、深度学习推荐算法 复杂交互 2.2深度学习在推荐场景下的优势和挑战 2.3 推荐系统常用的深度学习模型的介绍 2.3.1深度学习推荐算法的分类 2.3.2 基于多层感知机的推荐算法 2.3.3 基于自编码器的推荐算法 2.3.4 基于卷积神经网络的推荐算法 2.3.5 基于递归神经网络的推荐算法 2.3.6 基于注意力机制的推荐算法 2.3.7 基于对抗生
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