[深度学习简介](%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%80%E4%BB%8B.md)
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- 1.深度学习简介
- 深度学习简介
- 2.预备知识
- 2.1环境配置
- 2.2数据操作
- 2.3自动求梯度
- 3.深度学习基础
- 3.1 线性回归
- 3.2 线性回归的从零开始实现
- 3.3 线性回归的简洁实现
- 3.4 softmax回归
- 3.5 图像分类数据集（Fashion-MINST）
- 3.6 softmax回归的从零开始实现
- 3.7 softmax回归的简洁实现
- 3.8 多层感知机
- 3.9 多层感知机的从零开始实现
- 3.10 多层感知机的简洁实现
- 3.11 模型选择、反向传播和计算图
- 3.12 权重衰减
- 3.13 丢弃法
- 3.14 正向传播、反向传播和计算图
- 3.15 数值稳定性和模型初始化
- 3.16 实战kaggle比赛：房价预测
- 4 深度学习计算
- 4.1 模型构造
- 4.2 模型参数的访问、初始化和共享
- 4.3 模型参数的延后初始化
- 4.4 自定义层
- 4.5 读取和存储
- 4.6 GPU计算
- 5 卷积神经网络
- 5.1 二维卷积层
- 5.2 填充和步幅
- 5.3 多输入通道和多输出通道
- 5.4 池化层
- 5.5 卷积神经网络（LeNet）
- 5.6 深度卷积神经网络（AlexNet）
- 5.7 使用重复元素的网络(VGG)
- 5.8 网络中的网络（NiN）
- 5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）
- 5.10 批量归一化
- 5.11 残差网络（ResNet）
- 5.12 稠密连接网络（DenseNet）
- 6 循环神经网络
- 6.1 语言模型
- 6.2 循环神经网络
- 6.3 语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）
- 6.4 循环神经网络的从零开始实现
- 6.5 循环神经网络的简单实现
- 6.6 通过时间反向传播
- 6.7 门控循环单元（GRU）
- 6.8 长短期记忆（LSTM）
- 6.9 深度循环神经网络
- 6.10 双向循环神经网络
- 7 优化算法
- 7.1 优化与深度学习
- 7.2 梯度下降和随机梯度下降
- 7.3 小批量随机梯度下降
- 7.4 动量法
- 7.5 AdaGrad算法
- 7.6 RMSProp算法
- 7.7 AdaDelta
- 7.8 Adam算法
- 8 计算性能
- 8.1 命令式和符号式混合编程
- 8.2 异步计算
- 8.3 自动并行计算
- 8.4 多GPU计算
- 9 计算机视觉
- 9.1 图像增广
- 9.2 微调
- 9.3 目标检测和边界框
- 9.4 锚框
- 10 自然语言处理
- 10.1 词嵌入（word2vec）
- 10.2 近似训练
- 10.3 word2vec实现
- 10.4 子词嵌入（fastText）
- 10.5 全局向量的词嵌入（Glove）
- 10.6 求近义词和类比词
- 10.7 文本情感分类：使用循环神经网络
- 10.8 文本情感分类：使用卷积网络
- 10.9 编码器--解码器（seq2seq）
- 10.10 束搜索
- 10.11 注意力机制
- 10.12 机器翻译