每个学年开始时,研讨班就开始持续进行,每个研讨班专注于一个或多个研究方向,并由一位或多位教师主持。学生在选择研讨班时会考虑主持教师和研究方向。每位学生只能选择一个研讨班参加学习。研讨班定期举行活动,包括确定时间、地点、主题以及参与报告的学生。每位学生每次活动最多做一个报告,但至少参与一次报告。教师会对学生的报告进行评价和指导,并给出成绩,达到合格标准者获得1学分。
研讨班管理系统优化
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东南大学崇志宏的《数据与智能暑期研讨班提纲》是真的干货满满,适合想搞懂**深度学习**和**认知计算**的你。嗯,提纲结构清晰,前面把**符号主义**和**联结主义**讲得挺通俗——一个靠规则逻辑,一个靠神经网络模拟,二者结合思路蛮先进的,适合搞混合模型研究的同学。后面列出的模型也全,像**图概率模型**、**深度贝叶斯模型**、**马尔科夫逻辑网络**这种常见又易混的概念,这里都给你串起来了。
记忆机制那块也值得一看,提到了LSTM、可微内存网络、注意力机制,这些在搞时间序列、语言模型时有用。比方说,注意力机制让模型“看重点”,训练效果提升不少。这些模型在做图像识别、文本生成都有用。
还有像
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