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4-4 参数范数惩罚

4-3 自适应学习率算法

3-4 计算图与自动求导

3-3 反向传播算法

3-2 神经元模型

3-1 神经网络与MLP

2-5 模型选择

2-3 无监督学习

2-2 有监督学习

2-1 数据科学简介

1-4 应用概览

1-3 典型的网络结构

1-2 深度学习的核心思想

1-1 深度学习介绍

9-7 预训练模型和总结

9-6 数据集加载与转换

9-5 动态计算图和静态计算图

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