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深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）

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1. 感知机模型，CNN模型的前身:

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2. sigmoid激活函数：

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3. 神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：

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 4. 神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）_第4张图片

5. Relu、Softmax, Sigmod激活函数，mnist 、cifar10 CNN模型，以及Keras开发平台模型类型：

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6. BatchNorm的概念以及 安装Tensorflow的一些流程：

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7. 多层感知器模型以及卷积神经网络模型的参数个数计算

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8. 多层感知器模型以及卷积神经网络模型的参数个数计算（续）：

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 9. LeNet(1998, Y,Lencun)模型图

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10. AleNet模型框图：

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11 ZFNet模型框图

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12. 应变模型SSPNet模型

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13. 卷积神经网络的加深模型VGG Net与Google Net

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14. Google Net Inception V3模型

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15. Tensorflow中一些数据结构类型

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16. Tensorflow 中的卷积参数

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17. 分类问题与回归问题以及深度学习的发展

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18. 卷积神经网络的三大核心思想：局部感知、权值共享、下采样

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19. Keras模型开发流程以及VOC2007图像数据集的文件结构

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20. Keras 通用模型开发流程

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21. 目标检测中的查全率与查准率概念：

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22. 目标检测模型RCNN模型原理

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23. 目标检测模型RCNN模型原理（续）

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24. 目标检测 Fast RCNN模型

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25.目标检测Faster RCNN模型

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26. 循环神经网络中的自编码模型

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27.  循环神经网络中的Attention机制

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28.  目标检测DenseNet模型

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29. 目标检测DenseNet模型（续）

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30.  反向传播梯度计算中的链式法则

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