11 模型选择 + 过拟合和欠拟合 + 代码实现 - 动手学深度学习v2
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12 权重衰退【动手学深度学习v2】
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10 多层感知机 + 代码实现 - 动手学深度学习v2
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21 卷积层里的多输入多输出通道【动手学深度学习v2】
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13 丢弃法【动手学深度学习v2】
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54 循环神经网络 RNN【动手学深度学习v2】
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05 线性代数【动手学深度学习v2】
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09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集【动手学深度学习v2】
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62 序列到序列学习（seq2seq）【动手学深度学习v2】
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【完结】73 - 课程总结和进阶学习【动手学深度学习v2】
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51 序列模型【动手学深度学习v2】
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14 数值稳定性 + 模型初始化和激活函数【动手学深度学习v2】
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22 池化层【动手学深度学习v2】
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15 实战：Kaggle房价预测 + 课程竞赛：加州2020年房价预测【动手学深度学习v2】
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36 数据增广【动手学深度学习v2】
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24 深度卷积神经网络 AlexNet【动手学深度学习v2】
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27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】
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06 矩阵计算【动手学深度学习v2】
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68 Transformer【动手学深度学习v2】
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64 注意力机制【动手学深度学习v2】
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26 网络中的网络 NiN【动手学深度学习v2】
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23 经典卷积神经网络 LeNet【动手学深度学习v2】
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46 语义分割和数据集【动手学深度学习v2】
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37 微调【动手学深度学习v2】
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67 自注意力【动手学深度学习v2】
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32 深度学习硬件：TPU和其他【动手学深度学习v2】
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39 实战 Kaggle 比赛：图像分类（CIFAR-10）【动手学深度学习v2】
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41 物体检测和数据集【动手学深度学习v2】
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20 卷积层里的填充和步幅【动手学深度学习v2】
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04 数据操作 + 数据预处理【动手学深度学习v2】
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31 深度学习硬件：CPU 和 GPU【动手学深度学习v2】
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16 PyTorch 神经网络基础【动手学深度学习v2】
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57 长短期记忆网络（LSTM）【动手学深度学习v2】
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52 文本预处理【动手学深度学习v2】
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25 使用块的网络 VGG【动手学深度学习v2】
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00 预告【动手学深度学习v2】
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47 转置卷积【动手学深度学习v2】
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55 循环神经网络 RNN 的实现【动手学深度学习v2】
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29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型【动手学深度学习v2】
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29 残差网络 ResNet【动手学深度学习v2】
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07 自动求导【动手学深度学习v2】