- >3.5 Adam算法
- >3.6 改进型梯度下降法在keras中的实现
- >4.1 标准化的意义
- >4.2 批标准化以及keras的实现
- >4.3 层标准化以及keras的实现
- >5.1 L1正则和L2正则在深度学习中的应用
- >5.2 dropout以及keras实现
- >1.1 时序模型以及使用场景
- >1.2 RNN模型以及keras的实现
- >1.3 LSTM模型以及keras的实现
- >1.4 GRU模型以及keras的实现
- >1.5 时序模型代码实战
- >2.1 seq2seq架构
- >2.2 Attention模型
- >2.3 常见注意力算法
- >2.4 self-attention
- >2.5 多抽头Attention
- >2.6 transformer架构
- >2.7 attention模型在图像中的应用
- >1.1 自然语言处理和语言模型


