一个深度学习知识的最全八股！
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前段时间机器学习知识库发出之后，受到很多同学的关注，大家一直催更深度学习知识库和大模型知识库，我也是通宵达旦系统的整理出了深度学习知识库，但是是一部分，包括深度学习概述、 数学与理论基础 、神经网络基础以及深度网络结构。
- 🐫 深度学习
- 🐱 深度学习概述
- 🪄 数学与理论基础
- 🐳 神经网络基础
- 🐳 深度网络结构
- 🦐 卷积神经网络
- 🦑 卷积层
- 🦋 池化
- 🐹 经典架构-LeNet
- 💽 经典架构-AlexNet
- 🦐 经典架构-VGG
- 🦑 经典架构-ResNet
- 🦋 经典架构-DenseNet
- 🐹 经典架构-EfficientNet
- 💽 标准RNN
- 🦐 LSTM
- 🦑 GRU
- 🦋 Seq2Seq
- 🐹 Attention
- 💽 Encoder-Decoder架构
- 🦐 Transformer整体架构
- 🦑 自注意力机制
- 🦋 从零开始实现Transformer
- 🐹 Bert
- 💽 GPT
- 💽 Vision Transformer
- 🐳 模型训练与优化
- 🦐 Dropout
- 🦑 Normalization
- 🦋 Label Smoothing
- 🐹 Gradient Clipping
- 💽 数据增强
同时，我也搭建了自己的网站，推荐大家直接在网站在线阅读。
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微信公众号：aicoting，该公众号主要分享AI与大语言模型（LLM）相关的核心知识、面试内容、实际应用场景及部署技巧等。
创建这个知识库工程量还是很大的，从大纲确立到内容书写再到排版，可以说是日积月累的结晶。
目的就是帮助大家能够建立起深度学习的完整的 属于自己的体系框架。
这个知识库是 深度学习，建议大家看完机器学习知识库之后再来看深度学习知识库，会有更好的理解，后面我会继续更新AI 大模型知识库。
如果大家急需的话，可以催更我。
学习需要坚持。
无论是找工作、找实习，还是为了提升自己把握未来机会，
希望这个知识库能让你有所收获，哪怕只是一点点！
注意！知识库中的所有可执行代码均在本仓库中，大家可以结合学习
如果我们这个项目对你有所帮助，请给我们一颗 ⭐️