原文：Deep Learning Quick Reference（https://b-ok.global/book/3628993/b5374b）

协议：CC BY-NC-SA 4.0（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/）

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不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c

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目录

• 深度学习快速参考（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/README.md）

• 零、前言（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/00.md）

• 一、深度学习的基础（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/01.md）

• 二、使用深度学习解决回归问题（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/02.md）

• 三、使用 TensorBoard 监控网络训练（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/03.md）

• 四、使用深度学习解决二分类问题（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/04.md）

• 五、使用 Keras 解决多分类问题（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/05.md）

• 六、超参数优化（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/06.md）

• 七、从头开始训练 CNN（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/07.md）

• 八、将预训练的 CNN 用于迁移学习（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/08.md）

• 九、从头开始训练 RNN（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/09.md）

• 十、使用词嵌入从头开始训练 LSTM（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/10.md）

• 十一、训练 Seq2Seq 模型（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/11.md）

• 十二、深度强化学习（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/12.md）

• 十三、生成对抗网络（https://github.com/apachecn/apachecn-dl-zh/blob/master/docs/dl-quick-ref/13.md）

简介

《深度学习快速参考》演示了使用深度学习的快速实用方法。 它着重于现实生活中的问题，并且仅提供了足够的理论和数学知识来加深读者对该主题的理解。 深度学习是机器学习中令人兴奋的快速节奏分支，但它也是一个可以涉足的领域。 在这个领域，每天都会进行大量的详细而复杂的研究，而这可能会令人不知所措。 在本书中，我着重向您传授将深度学习应用于各种实际问题的技能。 我对这本书的最大希望是，它将为您提供使用深度学习技术解决机器学习问题所需的工具。

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