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- 第2章 神经网络
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2-1 什么是卷积神经网络 CNN
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2-2 什么是循环神经网络 RNN (深度学习)
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2-3 什么是 LSTM RNN 循环神经网络
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2-4 什么是自编码 Autoencoder
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2-5 什么是 GAN 生成对抗网络
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2-6 站在巨人的肩膀上, 迁移学习
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2-7 什么是激励函数 (深度学习)
- 第3章 深度学习、特征标准化、强化学习
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3-1 怎样检验神经网络 (深度学习)
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3-2 为什么要特征标准化 (深度学习)
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3-3 怎样区分好用的特征 (深度学习)
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3-4 什么是过拟合
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3-5 优化器 Optimizer 加速神经网络训练
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3-6 处理不均衡数据
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3-7 什么是 Batch Normalization 批标准化
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3-8 什么是 L1 L2 正规化 正则化 Regularization
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3-9 什么是强化学习
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3-10 强化学习方法汇总 (Reinforcement Learning)
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3-11 什么是 Q Learning
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3-12 什么是 Sarsa
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3-13 什么是 Sarsa(lambda)
