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7-6 DCGAN和WGAN

7-5 生成对抗网络

7-4 自编码器和变分自编码器

7-2 基于能量的模型和玻尔兹曼机

7-3 受限玻尔兹曼机和深度玻尔兹曼机

7-1 生成模型

6-8 注意力机制

6-6 RNN的应用

6-5 各种RNN结构

6-4 RNN的反向传播

6-3 RNN的设计模式

6-2 展开计算图

6-1 序列数据

5-4 CNN在实际中的应用

5-3 可视化卷积

5-1 CNN概述与基本原理

5-2 典型CNN网络

4-6 参数初始化和参数调优

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