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- @CLP666666
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深度学习——第五篇（生成式对抗网络）
简要介绍了生成对抗网络的结构和训练过程，通过一个简单的数组拟合的例子详细理解GAN的工作原理。
深度学习——第一篇补充（反向传播算法）
本文主要介绍全连接层的误差反传算法。对于卷积神经网络，除了全连接层的误差反传，还有池化层和卷积层的误差反传，因此对于CNN的误差反传也进行了简要介绍。
深度学习——第四篇（循环神经网络）
首先介绍了NLP、时间序列分析、RNN等的概念，然后简要分析了RNN在GNC专业领域内的应用。之后详细介绍了RNN的前向传播与通过时间的误差反传（BPTT），因为其处理长序列中的固有缺陷，又介绍了两种适合处理长时间序列的网络，即长短期记忆网络和门控循环单元。
matlab求解常微分方程初值问题的三类方法
三种求解微分方程初值问题的方法，前两种龙格库塔法和ode45（本质上也是龙格库塔法）都是数值解法，更常用，第三种符号解法是精确求解，不是很常用。
深度学习——第四篇（循环神经网络）
首先介绍了NLP、时间序列分析、RNN等的概念，然后简要分析了RNN在GNC专业领域内的应用。之后详细介绍了RNN的前向传播与通过时间的误差反传（BPTT），因为其处理长序列中的固有缺陷，又介绍了两种适合处理长时间序列的网络，即长短期记忆网络和门控循环单元。
深度学习——第四篇（循环神经网络）
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