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TensorFlow 練習：用 skip-gram 實作 word2vec 詞向量，並拆開 nce_loss 那一行：訓練時為什麼不掃整張詞彙表，改抽 K 個負面樣本問是非題，以及那些負面樣本是怎麼抽出來的。

TensorFlow 練習：用卷積神經網路 CNN 辨識 MNIST 手寫數字，實作兩層 convolution + max pooling + dropout 架構，準確率達 97%~99%。

根據林軒田機器學習基石課程實作 PLA，並拆開 w ← w + y·x 這一步：它對內積做了什麼、線性可分為什麼是收斂的前提、資料不可分時為什麼不會停，以及 Pocket PLA 和今天的損失函數換掉了什麼。

TensorFlow 練習：用神經網路擬合二維四次多項式 Polynomial Regression，介紹 tf.placeholder、tf.Variable、square error loss 和梯度下降優化器的基礎用法。