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牛津大学放出了一套深度学习数学课程，2026–2027 学年开设，16 节课全部免费。 课程叫《Theories of Deep Learning》，专门研究深度神经网络背后的数学原理。 内容包括神经网络架构、非线性变换、卷积与池化、优化算法、字典学习、特征迁移、对抗样本、随机矩阵理论，以及模型如何学习不变性等。 这些内容试图回答一些更底层的问题：神经网络为什么能学到有用的特征？深层网络的表达能力从哪里来？为什么模型会有这样的泛化表现？ 如果你不满足于调 API、调参数，想进一步理解现代 AI 模型的数学基础，这套课程很值得收藏。 课程课件，作业，作业答案都有，适合自学能力强的收藏使用。 课程链接：https://courses.maths.ox.ac.uk/course/view.php?id=XXXXX

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