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笔记介绍

本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点，内容通俗易懂，入门、实习和校招轻松搞定。涵盖深度学习八股文和常用算法、模型，包括深度学习基础知识，前向传播与反向传播、神经网络、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN、Transformer、GPT、BERT、T5、AE、VAE、GAN、模型的训练、优化、部署细节等。

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合集目录

本系列其他相关笔记参考如下：

1. 🔥免费试读🔥深度学习笔记——优化算法、激活函数
2. 🔥免费试读🔥深度学习——归一化、正则化
3. 深度学习——权重初始化、评估指标、梯度消失和梯度爆炸
4. 深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总
5. 深度学习笔记——卷积神经网络CNN
6. 深度学习笔记——循环神经网络RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN
7. 深度学习笔记——Transformer
8. 深度学习笔记——3种常见的Transformer位置编码
9. 深度学习笔记——GPT、BERT、T5
10. 深度学习笔记——AE、VAE
11. 深度学习笔记——生成对抗网络GAN
12. 深度学习笔记——模型训练工具（DeepSpeed、Accelerate）
13. 深度学习笔记——模型压缩和优化技术（蒸馏、剪枝、量化）
14. 深度学习笔记——模型部署