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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)
留言板
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