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c9e7432016
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@ -6,15 +6,23 @@ You can use the [editor on GitHub](https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-
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请尊重作者的知识产权，版权所有，翻版必究。 2018.6.27 Tan
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寻求有愿意继续完善的朋友、编辑、写手，合作出书；
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如有意合作，完善出书（成为共同作者），请联系scutjy2015@163.com
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加微信Tan：tan_weixin88
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2018.10.23 Tan
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第一章 数学基础 1
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# 第一章 数学基础 1
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第二章 机器学习基础 14
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# 第二章 机器学习基础 14
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2.1 各种常见算法图示 14
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- 2.1 各种常见算法图示 14
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2.2监督学习、非监督学习、半监督学习、弱监督学习？ 15
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- 2.2监督学习、非监督学习、半监督学习、弱监督学习？ 15
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2.3 监督学习有哪些步骤 16
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5.28 简述卷积神经网络进化史 216
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第六章 循环神经网络(RNN) 218
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6.1 RNNs和FNNs有什么区别？ 218
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6.6.7 Clockwork RNNs(CW-RNNs) 225
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第七章 目标检测 228
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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
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第八章 图像分割 269
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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
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第九章 强化学习 301
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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
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第十章 迁移学习 309
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10.1 什么是迁移学习？ 309
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10.7 端到端的深度学习优缺点？ 312
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第十三章 优化算法 314
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13.1 CPU和GPU 的区别？ 314
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13.44提升算法性能思路 346
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第十四章 超参数调整 358
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14.1 调试处理 358
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14.5 如何搜索超参数？ 359
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第十五章 正则化 361
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15.1 什么是正则化？ 361
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15.12 其他正则化方法？ 364
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参考文献 366
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