從DL到Hinton到GANs再到PyTorch，這裡全都有了！

今天是國慶節最後一天，明天就要正式開始工作了。

今天奉上國慶特輯巨無霸！

在這一天，社長決定給國慶期間推過的合輯再做一次匯總，只需收藏這一篇文章，即可存下之前的所有內容。

大家可以把本文收藏下來，這樣方便回過頭來向各個章節跳轉。

1. 第一章：前言

2. 第二章：線性代數

3. 第三章：概率和資訊理論

4. 第四章：數值計算

5. 第五章：機器學習基礎

6. 第六章：前饋神經網路

1.1 為什麼要學習機器學習？

1.2 神經網路機制中的腦科學原理

1.3 簡單的神經元模型

1.4 ANN 的 MNIST 學習範例

1.5 機器學習演算法的三大類

2.1 神經網路架構介紹

2.2 神經網路架構介紹

2.3 感知器的幾何空間解析

2.4 感知器的原理透析

2.5 感知器的局限性

Lecture 3 線性 / 邏輯神經網路和反向傳播

Lecture 4 學習特徵向量

Lecture 5 用神經網路進行物體識別

Lecure 6 模型優化：如何加快學習！

Lecure 7 循環神經網路 RNN（一）

Lecure 8 循環神經網路 RNN（二）

Lecure 9 提高網路模型的泛化能力

Lecure 10 結合多重神經網路提高泛化能力

Lecure 11 Hopfield 網路和玻爾茲曼機

Lecure 12 限制玻爾茲曼機

Lecure 13 深度置信網路

Lecure 14 生成預訓練的深度神經網路

Lecure 15 神經網路的模型分層結構

Lecure 16 深度神經網路的應用

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