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@@ -100,25 +100,25 @@ <h2>深度学习
               卷积神经网络 ｜ 卷积神经网络实现  （3月25日）<br>
               <a href="https://lanyunshi.github.io/resources/slides/dl/week5.pdf">[讲义]</a>; <a href="https://lanyunshi.github.io/resources/slides/dl/week5_lab.pdf">[实验讲义]</a><br>
               第六周<br>
-              循环神经网络和序列生成模型 ｜循环神经网络实现 （4月1日）<br>
-              <br>
+              卷积神经网络和循环神经网络 ｜ 卷积神经网络实现（4月1日）<br>
+              <a href="https://lanyunshi.github.io/resources/slides/dl/week6.pdf">[讲义]</a>; <br>
               第七周<br>
-              网络优化与正则化 ｜ 优化的梯度更新实现 （4月8日）<br>
+              循环神经网络 ｜循环神经网络实现  （4月8日）<br>
               <br>
               第八周<br>
-              独立学习方式 ｜ 迁移学习实现（4月15日） <br>
+              网络优化与正则化 ｜ 优化的梯度更新实现（4月15日） <br>
               <br>
               第九周<br>
-              记忆与注意力机制 ｜ 记忆与注意力机制（4月22日）<br>
+              独立学习方式 ｜ 迁移学习实现（4月22日）<br>
               <br>
               第十周<br>
-              无监督学习 ｜ 记忆与注意力机制（4月29日）<br>
+              记忆与注意力机制 ｜ 记忆与注意力机制（4月29日）<br>
               <br>
               第十一周<br>
-              深度生成模型 ｜ VAE/GAN实现;期末考察题公布（5月6日） <br>
+              无监督学习 ｜ VAE/GAN实现;期末考察题公布（5月6日） <br>
               <br>
               第十二周<br>
-              深度强化学习 ｜（5月13日）<br>
+              深度生成模型 ｜（5月13日）<br>
               <br>
               第十三周<br>
               预训练语言模型概要 ｜（5月20日）<br>