深度学习初步及其Python实现

配套代码：
https://github.com/KakaWanYifan/deep-learning-for-blog

引言

• 1.回归与分类

核心理论

• 2.神经网络基础
• 3.梯度下降
• 4.反向传播
• 5.过拟合

常见模型

• 6.卷积神经网络
• 7.经典卷积神经网络
• 8.循环神经网络
• 9.LSTM和GRU
• 10.自编码器和变分自编码器
• 11.生成对抗网络
• 12.强化学习初探

附录

• 13.TensorFlow
• 14.Keras
• 15.深度学习简明史

总结

• 16.总结

补充

• 17.TabNet (PyTorch-TabNet)