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Parts

  1. P1 · [中文] 01 欢迎
  2. P2 · [英文] 01 Welcoming｜完整英文原声在后半部
  3. P3 · [必看] 1分钟：双语怎么切-充电解锁课程站
  4. P4 · [中文] 02 导论
  5. P5 · [中文] 03 课程目标
  6. P6 · [中文] 04 致谢
  7. P7 · [中文] 05 免责声明
  8. P8 · [中文] 06 GitHub 仓库导览
  9. P9 · [中文] 07 玻尔兹曼机学习算法
  10. P10 · [中文] 08 反向传播学表征
  11. P11 · [中文] 09 分布式表征
  12. P12 · [中文] 10 局部专家混合
  13. P13 · [中文] 11 Helmholtz 机器
  14. P14 · [中文] 12 Wake-Sleep 无监督算法
  15. P15 · [中文] 13 随机邻域嵌入
  16. P16 · [中文] 14 深度信念网络速学
  17. P17 · [中文] 15 神经网络降维
  18. P18 · [中文] 16 t-SNE 可视化
  19. P19 · [中文] 17 深度玻尔兹曼机
  20. P20 · [中文] 18 ReLU 改进 RBM
  21. P21 · [中文] 19 ImageNet 与卷积网络
  22. P22 · [中文] 20 Dropout 防过拟合
  23. P23 · [中文] 21 知识蒸馏
  24. P24 · [中文] 22 Layer Normalization
  25. P25 · [中文] 23 胶囊网络动态路由
  26. P26 · [中文] 24 对比学习 SimCLR
  27. P27 · [中文] 25 Forward-Forward 算法
  28. P28 · [中文] 26 收官
  29. P29 · [英文] 02 Introduction
  30. P30 · [英文] 03 Objectives
  31. P31 · [英文] 04 Acknowledgement
  32. P32 · [英文] 05 Disclaimer
  33. P33 · [英文] 06 GitHub repo tour
  34. P34 · [英文] 07 Boltzmann Machine
  35. P35 · [英文] 08 Back-Propagating Errors
  36. P36 · [英文] 09 Distributed Representations
  37. P37 · [英文] 10 Mixtures of Local Experts
  38. P38 · [英文] 11 The Helmholtz Machine
  39. P39 · [英文] 12 Wake-Sleep Algorithm
  40. P40 · [英文] 13 Stochastic Neighbour Embedding
  41. P41 · [英文] 14 Deep Belief Networks
  42. P42 · [英文] 15 Autoencoder Dimensionality Reduction
  43. P43 · [英文] 16 Visualizing Data with t-SNE
  44. P44 · [英文] 17 Deep Boltzmann Machine
  45. P45 · [英文] 18 ReLU Improve RBM
  46. P46 · [英文] 19 ImageNet ConvNets
  47. P47 · [英文] 20 Dropout
  48. P48 · [英文] 21 Knowledge Distillation
  49. P49 · [英文] 22 Layer Normalization
  50. P50 · [英文] 23 Dynamic Routing Capsules
  51. P51 · [英文] 24 SimCLR Contrastive Learning
  52. P52 · [英文] 25 Forward-Forward Algorithm
  53. P53 · [英文] 26 The Ending
Description 
AI今天到底怎么被造出来的｜Hands-On Evolution of Deep Learning – Geoffrey Hinton's AI Legacy
Hinton 论文全拆解：玻尔兹曼机、反向传播、胶囊网络，逐篇手敲代码｜中英双语可切换

📌 本期看点
· 玻尔兹曼机：反向传播出现之前，网络怎么学
· 反向传播、Dropout、知识蒸馏、LayerNorm：后来真正在用的零件
· 胶囊网络、SimCLR、Forward-Forward：近几年还在改的路

🧭 观看指南
共 19 讲。P1 中文配音，P2 英文原声（完整英文原声在后半部），随后其余中文配音，最后其余英文原声。

🎯 适合人群
转码自学、算法工程师、想按论文时间线把深度学习骨架串起来的同学。

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