🚀 深度学习进阶指南

核心概念解析

• 神经网络结构

  掌握CNN、RNN、Transformer等架构的数学本质与优化技巧

• 优化算法精进

  深入理解AdamW、LAMB、分布式优化等前沿方法

进阶技巧实践

1. 模型压缩技术

   • 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
   • 权重量化（Weight Quantization）
   • 神经网络剪枝（Pruning）
   

2. 强化学习应用

   探索DQN、PPO、SAC等算法在复杂决策场景的实现

实战应用案例

• 计算机视觉

  包含目标检测、图像分割、GAN生成对抗网络等专题

• 自然语言处理

  涵盖BERT、Transformer-XL、多模态NLP等方向

扩展学习资源

如需系统学习基础理论，可访问：
深度学习入门指南
掌握进阶技巧后，建议探索：
深度学习实战项目库

希望这些内容能帮助你深入理解深度学习的高级主题！💡