高级深度学习教程

深度学习是机器学习领域的一个分支，它通过模拟人脑神经网络来学习数据中的复杂模式。本教程将深入探讨高级深度学习技术，包括但不限于神经网络架构、优化算法、正则化技术以及迁移学习。

主要内容

神经网络架构
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN）
- 生成对抗网络（GAN）
优化算法
- 梯度下降法
- Adam优化器
- RMSprop
正则化技术
- L1和L2正则化
- Dropout
- Early stopping
迁移学习
- 使用预训练模型
- 微调
- 自定义模型

实践案例

以下是一个使用TensorFlow构建卷积神经网络的简单例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

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