送书｜《深度学习笔记》你想要的DL知识都在这里了

• 第1讲 神经网络与深度学习

• 第2讲 神经网络的过拟合与正则化

• 第3讲 深度学习的优化算法

• 第4讲 卷积神经网络

• 第5讲 CNN图像学习过程与可视化

• 第6讲 CNN图像分类：从LeNet5到EfficientNet

• 第7讲 CNN目标检测：从R-CNN到YOLO

• 第8讲 CNN图像分割：从FCN到U-Net

• 第9讲 迁移学习理论与实践

• 第10讲 循环神经网络

• 第11讲 长短期记忆网络

• 第12讲 自然语言处理与词向量

• 第13讲 word2vec词向量

• 第14讲 seq2seq与注意力模型

• 第15讲 语音识别

• 第16讲 从Embedding到XLNet：NLP预训练模型简介

• 第17讲 深度生成模型之自编码器

• 第18讲 深度生成模型之生成式对抗网络

• 第19讲 神经风格迁移、深度强化学习与胶囊网络

• 第20讲 深度学习框架

• 第21讲 深度学习数据集

• 参考文献

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