从DL到Hinton到GANs再到PyTorch，这里全都有了！| 国庆特辑巨无霸 · 最终回
今天是国庆节最后一天，明天就要正式开始工作了。
今天奉上国庆特辑巨无霸！
在这一天，社长决定给国庆期间推过的合辑再做一次汇总，只需收藏这一篇文章，即可存下之前的所有内容。
大家可以把本文收藏下来，这样方便回过头来向各个章节跳转。
1. 第一章：前言
2. 第二章：线性代数
3. 第三章：概率和信息论
4. 第四章：数值计算
5. 第五章：机器学习基础
6. 第六章：前馈神经网络
7. 第七章：深度网络的正则化
深度学习之父 Geoffrey Hinton 的神经网络合集（中文字幕首发）| 国庆特辑
1.1 为什么要学习机器学习？
1.2 神经网络机制中的脑科学原理
1.3 简单的神经元模型
1.4 ANN 的 MNIST 学习范例
1.5 机器学习算法的三大类
2.1 神经网络架构介绍
2.2 神经网络架构介绍
2.3 感知器的几何空间解析
2.4 感知器的原理透析
2.5 感知器的局限性
Lecture 3 线性 / 逻辑神经网络和反向传播
Lecture 4 学习特征向量
Lecture 5 用神经网络进行物体识别
Lecure 6 模型优化：如何加快学习！
Lecure 7 循环神经网络 RNN（一）
Lecure 8 循环神经网络 RNN（二）
Lecure 9 提高网络模型的泛化能力
Lecure 10 结合多重神经网络提高泛化能力
Lecure 11 Hopfield 网络和玻尔兹曼机
Lecure 12 限制玻尔兹曼机
Lecure 13 深度置信网络
Lecure 14 生成预训练的深度神经网络
Lecure 15 神经网络的模型分层结构
Lecure 16 深度神经网络的应用
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