【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等
本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识,后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）
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1.专栏目录
2.深度学习基础篇
A.深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数
A.深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解
A.深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW
A.深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
深度学习基础入门篇[五]:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测