【深度学习入门到进阶简介】含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等以及深度学习如何应用

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等

本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识,后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）

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1.专栏目录

2.深度学习基础篇

A.深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数

A.深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解

A.深度学习基础入门篇[三]：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW

A.深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

深度学习基础入门篇[五]:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测

3.深度学习进阶篇

4.深度学习应用篇

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