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【浏览器跑Python】交互式Python学习
有趣的机器学习
机器学习方法
1.1 机器学习 (Machine Learning)
神经网络
2.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络
2.2 神经网络 (Neural Network)
2.3 卷积神经网络 CNN (Convolutional Neural Network)
2.4 循环神经网络 RNN (Recurrent Neural Network)
2.5 LSTM RNN 循环神经网络 (LSTM)
2.6 自编码 (Autoencoder)
2.7 生成对抗网络 (GAN)
2.8 科普: 神经网络的黑盒不黑
2.9 神经网络 梯度下降
2.10 迁移学习 Transfer Learning
神经网络技巧
3.1 检验神经网络 (Evaluation)
3.2 特征标准化 (Feature Normalization)
3.3 选择好特征 (Good Features)
3.4 激励函数 (Activation Function)
3.5 过拟合 (Overfitting)
3.6 加速神经网络训练 (Speed Up Training)
3.7 处理不均衡数据 (Imbalanced data)
3.8 批标准化 (Batch Normalization)
3.9 L1 / L2 正规化 (Regularization)
自然语言处理
4.1 什么是自然语言处理 NLP
4.2 你天天用的搜索引擎是怎么工作的
4.3 机器是这样理解语言 - 词向量
4.4 机器是这样理解语言 - 句向量
4.5 请注意用词 - 语言模型的注意力
4.6 请注意注意力 - 将注意力发挥到极致
4.7 肩膀上的眺望 - 预训练语言模型
生成对抗网络 GAN
5.1 生成对抗网络 GAN 简介
强化学习
6.1 强化学习
6.2 强化学习方法汇总
6.3 Q Leaning
6.4 Sarsa
6.5 Sarsa(lambda)
6.6 DQN
6.7 Policy Gradients
6.8 Actor Critic
6.9 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
6.10 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
6.11 AlphaGo Zero 为什么更厉害?
进化算法
7.1 遗传算法 (Genetic Algorithm)
7.2 进化策略 (Evolution Strategy)
7.3 神经网络进化 (Neuro-Evolution)
