這是一份整理超全的深度學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖，涵蓋深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念、架構(gòu)和優(yōu)化策略，并以TensorFlow為例，列舉深度學(xué)習(xí)各個(gè)模塊的介紹。

下載地址：深度學(xué)習(xí)之思維導(dǎo)圖

• 第一部分：深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念。其是介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念，含神經(jīng)元、輸入層、隱藏層、常見激活函數(shù)、反向傳播、BN、常見損失函數(shù)、正則化、學(xué)習(xí)率、優(yōu)化器和權(quán)重初始化等內(nèi)容。

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• 第二部分：深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和策略。其是介紹有基礎(chǔ)單元組成不同的神經(jīng)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，如GANs、Auto-Encoders、CNN和RNNs等，以及常見優(yōu)化策略的具體介紹，如SGD、Momentum、Adagrad等。

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• 第三部分：基礎(chǔ)TensorFlow庫(kù)。其實(shí)介紹了TensorFlow的整體架構(gòu)、基礎(chǔ)單元和庫(kù)。如TensorBoard、Phases、Execution和tf.estimator等，

部分截圖

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习总结——思维导图的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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