深度学习教程 | 吴恩达专项课程 · 全套笔记解读

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引言

本篇内容是ShowMeAI组织的「深度学习原理知识大全」系列教程入口，本教程依托于吴恩达老师的《深度学习专项课程》，对内容做了重新梳理与制作，以更全面和直观的图文方式，对深度学习涉及的知识、模型、原理、应用领域等进行详解。

内容覆盖：深度学习基础知识、神经网络、反向传播、优化算法(梯度下降、sgd、RMSProp、adam等)、梯度消失/爆炸与处理、模型问题诊断、神经网络效果优化、深度神经网络、超参数调优、Batch Normalization、标签错误与数据不匹配的处理办法、计算机视觉、CNN、卷积神经网络、目标检测、人脸识别、图像神经风格转换、序列建模、循环神经网络、RNN、自然语言处理、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

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2.神经网络基础

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3.浅层神经网络

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4.深层神经网络

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5.深度学习的实用层面

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6.神经网络优化算法

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7.网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架

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8.AI应用实践策略（上）

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9.AI应用实践策略（下）

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10.卷积神经网络解读

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XQPKbqEb-1649921431377)(http://image.showmeai.tech/de...)]

11.经典CNN网络实例详解

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12.CNN应用：目标检测

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13.CNN应用：人脸识别和神经风格转换

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14.序列模型与RNN网络

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15.自然语言处理与词嵌入

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16.Seq2seq序列模型和注意力机制

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