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DeepLearning-500-questions
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README.md
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# 第一章 数学基础 1
## 第一章 数学基础 1
# 第二章 机器学习基础 14
## 第二章 机器学习基础 14
- 2.1 各种常见算法图示 14
2.1 各种常见算法图示 14
- 2.2监督学习、非监督学习、半监督学习、弱监督学习？ 15
2.2监督学习、非监督学习、半监督学习、弱监督学习？ 15
2.3 监督学习有哪些步骤 16
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2.32 四种聚类方法之比较 84
第三章 深度学习基础 88
## 第三章 深度学习基础 88
3.1基本概念 88
3.1.1神经网络组成？ 88
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3.27 Padding 系列问题 128
第四章 经典网络 129
## 第四章 经典网络 129
4.1LetNet5 129
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4.9为什么现在的CNN模型都是在GoogleNet、VGGNet或者AlexNet上调整的？ 167
第五章 卷积神经网络(CNN) 170
## 第五章 卷积神经网络(CNN) 170
5.1 卷积神经网络的组成层 170
@ -563,7 +563,7 @@ You can use the [editor on GitHub](https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-
5.28 简述卷积神经网络进化史 216
第六章 循环神经网络(RNN) 218
## 第六章 循环神经网络(RNN) 218
6.1 RNNs和FNNs有什么区别？ 218
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6.6.7 Clockwork RNNs(CW-RNNs) 225
第七章 目标检测 228
## 第七章 目标检测 228
7.1基于候选区域的目标检测器 228
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7.4.8 YOLOv3改进 264
第八章 图像分割 269
## 第八章 图像分割 269
8.1 传统的基于CNN的分割方法缺点？ 269
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8.8.4统一的框架 299
第九章 强化学习 301
## 第九章 强化学习 301
9.1强化学习的主要特点？ 301
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9.9深度强化学习算法小结 307
第十章 迁移学习 309
## 第十章 迁移学习 309
10.1 什么是迁移学习？ 309
@ -748,7 +748,7 @@ You can use the [editor on GitHub](https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-
10.7 端到端的深度学习优缺点？ 312
第十三章 优化算法 314
## 第十三章 优化算法 314
13.1 CPU和GPU 的区别？ 314
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13.44提升算法性能思路 346
第十四章 超参数调整 358
## 第十四章 超参数调整 358
14.1 调试处理 358
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14.5 如何搜索超参数？ 359
第十五章 正则化 361
## 第十五章 正则化 361
15.1 什么是正则化？ 361
@ -889,5 +889,5 @@ You can use the [editor on GitHub](https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-
15.12 其他正则化方法？ 364
参考文献 366
## 参考文献 366