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人工智能学习笔记

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概念篇

1 基本概念

2 网络操作与计算

3 超参数

4 激活函数

5 Batch_Size

6 归一化

7 预训练与微调

8 权重偏差初始化

9 学习率

10 卷积神经网络（CNN）

11 循环神经网络（RNN）

12 生成对抗网络（GAN）

工具篇

PyTorch

第一章认识并安装PyTorch

第二章 PyTorch的特性

第三章 PyTorch的工作流程

第四章 PyTorch模型详解

第五章 PyTorch模型部署

第五章 PyTorch训练进阶

算法篇

长短期记忆网络（LSTM）

文章目录

PyTorch的特性

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