《神经网络与深度学习》邱锡鹏

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第二部分 基础模型

浏览 128 扫码 分享 2022-07-12 22:48:54
  • 第 4 章 前馈神经网络
  • 第 5 章 卷积神经网络
  • 第 6 章 循环神经网络 RNN
  • 第 7 章 网络优化与正则化
  • 第 8 章 注意力机制与外部记忆
  • 第 9 章 无监督学习 UL
  • 第 10 章 模型独立的学习方式

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  • 第一部分 机器学习基础
    • 第 1 章 绪论
    • 第 2 章 机器学习概述
    • 第 3 章 线性模型
  • 第二部分 基础模型
    • 第 4 章 前馈神经网络
    • 第 5 章 卷积神经网络
    • 第 6 章 循环神经网络 RNN
      • RNN 总结
    • 第 7 章 网络优化与正则化
    • 第 8 章 注意力机制与外部记忆
    • 第 9 章 无监督学习 UL
    • 第 10 章 模型独立的学习方式
  • 第三部分 进阶模型
    • 第 11 章 概率图模型 PGM
    • 第 12 章 深度信念网络
    • 第 13 章 深度生成模型
      • 《Pytorch生成对抗网络编程》塔里克·拉希德
      • 生成对抗网络 GAN
      • 李宏毅 GAN 2018 完整系列课程
    • 第 14 章 深度强化学习
    • 第 15 章 序列生成模型
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