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信息图详细内容如下（文字介绍可参考这里）
深度学习基础
1 深度学习基本概念
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1
2 logistic 回归
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3 浅层网络的特点
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3
4 深度神经网络的特点
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4
5 偏差与方差
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5
6 正则化
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6
7 最优化
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7
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8
8 超参数
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9
9 结构化机器学习过程
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10
10 误差分析
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11
11 训练集、开发集与测试集
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12 其它学习方法
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13
卷积网络
13 卷积神经网络基础
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15
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14 经典卷积神经网络
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15 特殊卷积神经网络
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16 实践建议
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19
17 目标检测算法
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20
18 人脸识别
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21
19 风格迁移
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22
循环网络
20 循环神经网络基础
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24
21 NLP 中的词表征
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26
22 序列到序列
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详细介绍参考机器之心推文：
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