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  • 动手学深度学习
    • 1. 前言
    • 2. 预备知识
    • 3. 线性神经网络
    • 4. 多层感知机
    • 5. 深度学习计算
    • 6. 卷积神经网络
    • 7. 现代卷积神经网络
    • 8. 循环神经网络
    • 9. 现代循环神经网络
    • 10. 注意力机制
    • 11. 优化算法
    • 12. 计算性能
    • 13. 计算机视觉
    • 14. 自然语言处理：预训练
    • 15. 自然语言处理：应用
    • 16. 附录：深度学习工具
  • 百面机器学习
    • 1. 特征工程
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    • 7. 优化算法
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    • 10. 循环神经网络
    • 11. 强化学习
    • 12. 集成学习
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    • 14. 人工智能的热门应用
  • 百面深度学习
    • 1. 卷积神经网络 CNN
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    • 1. 推荐系统
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    • 7. 评估方法
    • 8. 前沿实践
    • 9. 知识框架
  • 强化学习的数学原理
    • 1. 基础概念
    • 2. 贝尔曼公式
    • 3. 贝尔曼最优公式
    • 4. 值迭代与策略迭代
    • 5. 蒙特卡洛方法
    • 6. 随机近似与随机梯度下降
    • 7. 时序差分方法
    • 8. 值函数近似
    • 9. 策略梯度方法
    • 10. Actor-Critic方法
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  • 1.1 课程介绍
  • 1.2 安装
  1. 动手学深度学习

1. 前言

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Last updated 3 years ago

1.1 课程介绍

  • 常见应用

    • 图片分类、物体检测和分割

    • 样式迁移、人脸合成

    • 文字生成图片、文字生成

    • 无人驾驶

  • 广告点击：触发 -> 点击率预估 -> 排序（点击率 ×\times× 竞价）

  • 完成的故事：领域专家、数据科学家、AI专家

1.2 安装

安装教程
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