有三 深度学习之视觉transformer—理论与实践

知识关键点 1. 人工智能、深度学习的发展历程

2. 深度学习框架

3. 神经网络训练方法

4. 卷积神经网络，卷积核、池化、通道、激活函数

5. 循环神经网络，长短时记忆 LSTM、门控循环单元 GRU

6. 参数初始化方法、损失函数 Loss、过拟合

7. 对抗生成网络 GAN

8. 迁移学习 TL

9. 强化学习 RF