0 深度学习笔记

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接下来将进行以下的学习：

• 深度前馈网络
• 深度学习中的正则化
• 深度模型中的优化
• 卷积网络
• 序列建模：循环和递归网络
• 实践方法论
• 应用

• 线性因子模型
• 自编码器
• 表示学习
• 深度学习中的结构化概率模型
• 蒙特卡罗方法
• 直面配分函数
• 近似推断
• 深度生成模型