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    01
    介绍
    用Python解锁深度学习底层逻辑！​​ 从零实现SGDM优化器、KL散度计算到自注意力层。
    覆盖90%算法岗高频考点，助你轻松应对模型调优与架构设计类笔试题！
    02
    深度学习
    深度学习
    DL1
    Sigmoid 激活函数实现
    简单 72.75%
    DL2
    softmax激活函数实现
    简单 64.43%
    DL3
    单神经元
    简单 56.91%
    DL4
    Log Softmax函数的实现
    简单 74.60%
    DL5
    实现ReLU激活函数
    简单 91.70%
    DL6
    Leaky ReLU 激活函数
    简单 92.96%
    DL7
    两个正态分布之间的KL散度
    简单 78.37%
    DL8
    生成对抗网络（GAN）生成器
    简单 68.15%
    DL9
    生成式对抗网络（GAN）判别器
    简单 85.41%
    DL10
    生成对抗网络（GAN）
    简单 90.54%
    DL11
    具有反向传播的单神经元
    中等 40.10%
    DL12
    实现基本自动微分操作
    中等 57.38%
    DL13
    简单二维卷积
    中等 83.90%
    DL14
    实现Adam优化算法
    中等 81.42%
    DL15
    实现自注意力机制
    中等 50.41%
    DL16
    实现一个简单的循环神经网络
    中等 64.06%
    DL17
    实现长短期记忆（LSTM）网络
    中等 28.09%
    DL18
    Adam优化器
    中等 50.00%
    DL19
    SGDM（带动量的随机梯度下降）
    中等 85.53%
    DL20
    RMSProp（Root Mean Square Propagation）
    中等 82.86%
    DL21
    实现自定义Dense层
    较难 64.86%
    DL22
    实现一个简单的基于时间反向传播（BPTT）的循环神经网络（RNN）
    较难 79.41%
    DL23
    位置编码计算器
    较难 45.24%
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