• 作者：韩信子 @ShowMeAI
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引言

本篇内容是 ShowMeAI 组织的「深度学习原理常识大全」系列教程入口，本教程依靠于吴恩达老师的《深度学习专项课程》，对内容做了从新梳理与制作，以更全面和直观的图文形式，对深度学习波及的常识、模型、原理、应用领域等进行详解。

内容笼罩：深度学习基础知识、神经网络、反向流传、优化算法 (梯度降落、sgd、RMSProp、adam 等)、梯度隐没 / 爆炸与解决、模型问题诊断、神经网络成果优化、深度神经网络、超参数调优、Batch Normalization、标签谬误与数据不匹配的解决方法、计算机视觉、CNN、卷积神经网络、指标检测、人脸识别、图像神经格调转换、序列建模、循环神经网络、RNN、自然语言解决、词嵌入、Seq2seq 模型、注意力机制等。

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内容章节

1. 深度学习概论

2. 神经网络根底

3. 浅层神经网络

4. 深层神经网络

5. 深度学习的实用层面

6. 神经网络优化算法

7. 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架

8.AI 利用实际策略（上）

9.AI 利用实际策略（下）

10. 卷积神经网络解读

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11. 经典 CNN 网络实例详解

12.CNN 利用：指标检测

13.CNN 利用：人脸识别和神经格调转换

14. 序列模型与 RNN 网络

15. 自然语言解决与词嵌入

16.Seq2seq 序列模型和注意力机制

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