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这38篇原创文章带我入门卷积神经网络，循环神经网络和强化学习，希望对您有帮助。
37. 深度学习算法(第37期)----如何用强化学习玩游戏？
36. 深度学习算法(第36期)----强化学习之时间差分学习与近似Q学习
35. 深度学习算法(第35期)----强化学习之马尔科夫决策过程
34. 深度学习算法(第34期)----强化学习之梯度策略实现
33. 深度学习算法(第33期)----强化学习之神经网络策略学习平衡车
32. 深度学习算法(第32期)----强化学习入门必读
31. 深度学习算法(第31期)----变分自编码器及其实现
30. 深度学习算法(第30期)----降噪自编码器和稀疏自编码器及其实现
29. 深度学习算法(第29期)----可视化自编码器和无监督预训练
28. 深度学习算法(第28期)----如何高效的训练自编码器？
27. 深度学习算法(第27期)----栈式自编码器
26. 深度学习算法(第26期)----深度网络中的自编码器
25. 深度学习算法(第25期)----机器翻译中的编码解码器网络
24. 深度学习算法(第24期)----自然语言处理中的Word Embedding
23. 深度学习算法(第23期)----RNN中的GRU模块
22. 深度学习算法(第22期)----RNN中的LSTM模块
21. 深度学习算法(第21期)----RNN中的Dropout技术
20. 深度学习算法(第20期)----创意RNN和深度RNN的简单实现
19. 深度学习算法(第19期)----RNN如何训练并预测时序信号？
18. 深度学习算法(第18期)----用RNN也能玩分类
17. 深度学习算法(第17期)----RNN如何处理变化长度的输入和输出？
16. 深度学习算法(第16期)----静态RNN和动态RNN
15. 深度学习算法(第15期)----基本RNN的Tensorflow实现
14. 深度学习算法(第14期)----RNN输入输出的组合有多任性
13. 深度学习算法(第13期)----初识循环神经网络(RNN)
12. 深度学习算法(第12期)----CNN经典网络之ResNet
11. 深度学习算法(第11期)----CNN经典网络之GoogLeNet
10. 深度学习算法(第10期)----CNN经典网络之LeNet-5和AlexNet
9. 深度学习算法(第9期)----卷积神经网络实战进阶(附代码)
8. 深度学习算法(第8期)----卷积神经网络通俗原理
7. 深度学习算法(第7期)----深度学习之避免过拟合(正则化)
6. 深度学习算法(第6期)----深度学习之学习率的命运
5. 深度学习算法(第5期)----深度学习中的优化器选择
4. 深度学习算法(第4期)----TF训练DNN之进阶
3. 深度学习算法(第3期)----TensorFlow从DNN入手
2. 深度学习算法(第2期)---- ensorFlow爱之再体验
1. 深度学习算法(第1期)----TensorFlow爱之初体验
0. 深度学习算法(第0期)----深度学习通俗理解
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