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李宏毅2021&2022机器学习

社会演员多 • • 技术文章 • 阅读 502
李宏毅2021&2022机器学习

目录

重磅须知

 （重磅须知，统一说明）为方便所有网课资料与优质电子书籍的实时更新维护，创建了一个在线实时网盘文件夹；
网盘获取方式：公众号【啥都会一点的研究生】，本节课对应序号【05】；
 
 UP将2021&2022所有作业的数据资料整理打包好了，由于文件太大，已同步放在上述所提在线网盘；
 
 在线网盘能满足该课程所需资料的全部需求，链接挂掉也会及时更新，祝大家学习顺利；
 
 2022仅在2021基础上进行小补充，2021内容变成了前置知识，UP会在视频标题打上2022的标签；
 
 2021资料已打包装进百度云盘，ppt/pdf支持直链下载。

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更新日志

日期项目
2021/03/16更新HW1、HW2，同步更新助教范例
2021/03/26更新HW3、HW4课件、代码、范例；release页发布HW1-HW4数据
2021/04/01更新选修内容To Learn More，基本是李老师今年不打算讲而以前讲过的知识点(旧视频)
2021/04/09更新GAN 及 HW05
2021/04/16更新Self-Supervised Learning 及 HW06
2021/04/30更新Explainable AI&Adversarial Attack 及 HW07&HW08
2021/05/06更新Domain Adaptation 及 HW09&HW10
2021/05/21更新RL 及 HW11
2021/05/28更新Quantum ML
2021/06/04更新Life-Long&Compression 及 HW12
2021/06/11更新Meta Learning 及 HW13&HW14
2021/06/18更新HW15，随着李老师课程结语视频上传，2021机器学习基本结束啦
2021/12/20更新Github排版，删除repo中的ppt/pdf直接提供下载链接，2021总资料放入公众号
2022/02/172022春季机器学习课程仅在21基础上进行小补充，UP同步更新官网补充内容
2022/02/21更新Lecture 1:Introductionof Deep Learning补充内容，Github排版大更新
2022/02/25更新Lecture 2:What to do if my network fails to train补充内容与HW2
2022/03/05更新Lecture 3:Images input，HW3
2022/03/13更新Lecture 4 Sequence as input，HW4
UP将2021&2022所有作业的数据资料整理打包好放在公众号【啥都会一点的研究生】
2022/03/18更新Lecture 5 Sequence to sequence，HW5，相应Data放在公众号维护的网盘中
2022/04/05更新Lecture 7以及HW6
2022/04/16更新HW7
2022/04/23更新HW8
2022/04/30更新Lecture 9 & Lecture10，HW9
2022/05/06更新HW10
2022/05/13更新HW11，部分Lecture10教学视频
2022/05/24更新HW12
2022/05/30更新HW13
2022/06/10更新HW14、HW15
2022/07/03将所有课件/作业/数据集进行更新，在线网盘满足所有资料，课程完结啦
B站主页啥都会一点的研究生
人工智能技术探讨群178174903
人工智能技术探讨群2571218304
人工智能技术探讨群3584723646
名称项目
2021课程主页李宏毅2021春季机器学习
2022课程主页李宏毅2022春季机器学习
B站视频合集(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程
GitHub资料汇总GitHub链接

2021课件及作业资料（已完结）

章节名称资料作业
IntroductionCourse Introductionppt pdfColab:
pdf code
Pytorch:
pdf1 pdf2 code
IntroductionIntroduction of ML/DLppt pdfHW1:
pdf code
Deep LearningGuideline of ML: overfitppt pdf–
Deep LearningCritical Point: small gradientppt pdf–
Deep LearningAdaptive Learning Rate: optimizerppt pdf–
Deep LearningLoss of Classification: classificationppt pdfHW2:
pdf code code
CNN & Self-AttentionML Pretest–pdf
CNN & Self-AttentionCNNppt pdfHW3:
pdf code
CNN & Self-AttentionSelf-Attentionppt pdfHW4:
pdf code
Theory of MLPAC Learningpdf–
TransformerNormalizationppt pdf–
TransformerSeq2Seqppt pdfHW5:
pdf code code
Generative ModelGANppt pdfHW6:
pdf code
Self-Supervised LearningBERTppt pdfHW7:
pdf code
Self-Supervised LearningAuto-Encoder & Anomaly Detectionppt pdfHW8:
pdf code
Explainable AI / Adversarial AttackExplainable AIppt pdfHW9:
pdf code
Explainable AI / Adversarial AttackAdversarial Attackppt pdfHW10:
pdf code
Domain Adaptation–ppt pdfHW11:
pdf code code
RLDRLppt pdfHW12:
pdf code code
Quantum ML–pdf–
Life-Long/CompressionLife-long Learningppt pdfHW13:
pdf code
Life-Long/CompressionNetwork Compressionppt pdfHW14:
pdf code
Meta Learning–ppt pdfHW15:
pdf code

2022课件及作业资料（已完结）

章节2021前置知识2022补充选修作业
Lecture 1（上）机器学习基本概念简介
（下）机器学习基本概念简介		Video:
2022-机器学习相关规定
2022-Colab教学
2022-Pytorch Tutorial 1
2022-Pytorch Tutorial 2

PDF:
Rules
Chinese class course intro
Pytorch Tutorial 1
Pytorch Tutorial 2
Colab Tutorial
Environment Setup		深度学习简介
反向传播
预测-宝可梦
分类-宝可梦
逻辑回归		Video
Slide
Code
Submission
Lecture 2（一）局部最小值 (local minima) 与鞍点 (saddle point)
（二）批次 (batch) 与动量 (momentum)
（三）自动调整学习率 (Learning Rate)
（四）损失函数 (Loss) 也可能有影响		Video:
2022-再探宝可梦、数码宝贝分类器 — 浅谈机器学习原理

PDF:
Theory		Gradient Descent (Demo by AOE)
Beyond Adam (part 1)
Beyond Adam (part 2)		Video
Slide
Code
Submission
Lecture 3卷积神经网络CNNVideo:
为什么用了验证集还是过拟合
鱼与熊掌可以兼得的机器学习

PDF:
Validation
Why Deep		RNN(part 1)
RNN(part 2)
GNN(part 1)
GNN(part 2)		Video
Slide
Code
Submission
Lecture 4自注意力机制(Self-attention)（上）
自注意力机制(Self-attention)（下）		Video:
[None]

PDF:
[None]		RNN(part 1)
RNN(part 2)
GNN(part 1)
GNN(part 2)		Video
Slide
Code
Submission
Lecture 5类神经网络训练不起来怎么办（五）批次标准化
Transformer（上）
Transformer（下）		Video:
各式各样神奇的自注意力机制 (Self-attention) 变型

PDF:
xformer		NAT model
Pointer network		Video
Slide
Code
Submission
Lecture 6GAN（一）基本概念介绍
GAN（二）理论介绍与WGAN
GAN（三）生成器效能评估与条件式生成
GAN（四）Cycle GAN		Video:
[None]

PDF:
[None]		Theory of GAN (part 1)
Theory of GAN (part 2)
Theory of GAN (part 3)
Deep Generative Model (part 1)
Deep Generative Model (part 2)
FLOW-based Model		Video
Slide
Code
Lecture 7自监督学习（一）芝麻街与进击的巨人
自监督学习（二）BERT简介
自监督学习（三）BERT的奇闻轶事
自监督学习（四）GPT的野望		Video:
如何有效的使用自督导式模型
语音与影像上的神奇自督导式学习模型

PDF:
Recent Advance of Self-supervied learning for NLP
SSL for Speech and Image		BERT (part 1)
BERT (part 2)
GPT-3		Video
Slide
Code
Submission
Lecture 8自编码器 (Auto-encoder) (上) – 基本概念
自编码器 (Auto-encoder) (下) – 领结变声器与更多应用
Anomaly Detection (1_7)
Anomaly Detection (2_7)
Anomaly Detection (3_7)
Anomaly Detection (4_7)
Anomaly Detection (5_7)
Anomaly Detection (6_7)
Anomaly Detection (7_7)		Video:
[None]

PDF:
[None]
PCA
t-SNE		Video
Slide
Code
Submission
Lecture 9机器学习的可解释性 (上) – 为什么神经网络可以正确分辨宝可梦和数码宝贝
机器学习的可解释性 (下) –机器心中的猫长什么样子		Video:
自然语言处理上的对抗式攻击 Part1

PDF:
Adversarial Attack for NLP
[None]Video
Slide
Code
Lecture 10来自人类的恶意攻击 (Adversarial Attack) (上) – 基本概念
2021 – 来自人类的恶意攻击 (Adversarial Attack) (下) – 类神经网络能否躲过人类深不见底的恶意		Video:
自然语言处理上的对抗式攻击 Part2
自然语言处理上的对抗式攻击 Part3
自然语言处理上的模仿攻击 (Imitation Attack) 以及后门攻击 (Backdoor Attack)

PDF:
Adversarial Attack for NLP		More about Adversarial Attack (1_2)
More about Adversarial Attack (2_2)		Video
Slide
Code
Submission
Lecture 11 概述领域自适应 (Domain Adaptation)Video:
恶搞自督导式学习模型 BERT的三个故事

PDF:
More about self-supervised learning		Video
Slide
Code
Submission
Lecture 12（一）增强式学习和机器学习一样都是三个步骤
（二）Policy Gradient 与修课心情
（三）Actor-Critic
（四）回馈非常罕见的時候怎么办？机器的望梅止渴
（五）如何从示范中学习？逆向增強式学习 (Inverse RL)		Video:
[None]

PDF:
[None]		Video
Slide
Code
Submission
Lecture 13神经网络压缩 (一) – 类神经网络剪枝(Pruning) 与大乐透假说(Lottery Ticket Hypothesis)
神经网络压缩 (二) – 从各种不同的面向來压缩神经网络		Video:
[None]

PDF:
[None]		Proximal Policy Optimization (PPO)
Q-learning (Basic Idea)
Proximal Policy Optimization (Advanced Tips)
Proximal Policy Optimization (Continuous Action)
Geometry of Loss Surfaces (Conjecture)
Video
Slide
Code
Submission
Lecture 14机器终身学习 (一) – 为什么今日的人工智能无法成为天网？灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)
机器終身学习 (二) – 灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)		Video:
[None]

PDF:
[None]		Video
Slide
Code
[Submission]
Lecture 15元学习 Meta Learning (一) – 元学习和机器学习一样也是三個步骤)
元学习 Meta Learning (二) – 万物皆可 Meta		Video:
各种奇葩的元学习 (Meta Learning) 用法

PDF:
Meta		MAML (1)
MAML (2)
MAML (3)
MAML (4)
MAML (5)
MAML (6)
MAML (7)
MAML (8)
MAML (9)
Gradient Descent as LSTM (1_3)
Gradient Descent as LSTM (2_3)
Gradient Descent as LSTM (3_3)
Metric-based (1)
Metric-based (2)
Metric-based (3)
Train+Test as RNN
Video
Slide
Code
Submission

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