《动手学深度学习》全系列目录
下面是自己总结的《动手学深度学习》系列目录：
《动手学深度学习》task1_1 线性回归
《动手学深度学习》task1_2 Softmax与分类模型
《动手学深度学习》task1_3 多层感知机
《动手学深度学习》task2_1 文本预处理
《动手学深度学习》task2_2 语言模型
《动手学深度学习》task2_3 循环神经网络基础
《动手学深度学习》task3_1 过拟合、欠拟合及其解决方案
《动手学深度学习》task3_2 梯度消失、梯度爆炸
《动手学深度学习》task3_3 循环神经网络进阶
《动手学深度学习》task4_1 机器翻译
《动手学深度学习》task4_2 注意力机制和Seq2seq模型
《动手学深度学习》task4_3 Transformer
《动手学深度学习》task5_1 卷积神经网络基础
《动手学深度学习》task5_2 LeNet
《动手学深度学习》task5_3 卷积神经网络进阶
《动手学深度学习》task6_1 批量归一化和残差网络
《动手学深度学习》task6_2 凸优化
《动手学深度学习》task6_3 梯度下降
《动手学深度学习》task7_1 优化算法进阶
《动手学深度学习》task7_2 word2vec
《动手学深度学习》task7_3 词嵌入进阶
《动手学深度学习》task8_1 文本分类
《动手学深度学习》task8_2 数据增强
《动手学深度学习》task8_3 模型微调
《动手学深度学习》task9_1 目标检测基础
《动手学深度学习》task9_2图像风格迁移
《动手学深度学习》task9_3 图像分类案例1
《动手学深度学习》task10_1 图像分类案例2
《动手学深度学习》task10_2 生成对抗网络GAN
《动手学深度学习》task10_3 DCGAN
还有我关于这段时间的学习笔记：
《动手学深度学习》task1——线性回归、softmax与分类模型，多层感知机笔记
《动手学深度学习》task2——文本预处理，语言模型，循环神经网络基础笔记
《动手学深度学习》task3——过拟合、欠拟合及解决方案，梯度消失、梯度爆炸，循环神经网络进阶笔记
《动手学深度学习》task4——机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer笔记
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