基础决定上层建筑，本 Chat 围绕常见的**函数、不同的优化算法、不同损失函数优缺点及适用场景等基础内容，带大家逐步深入了解和学习深度学习。基础决定高度，而不是高度决定基础。
本 Chat 的主要目的是带大家读懂深度学习概念，穿过常见的认知误区，更好的拥抱深度学习，本 Chat 包含以下内容：
- 什么是**函数以及常见的**函数有哪些？
- Sigmoid
- Tanh
- Relu 及其变形
- MaxOut
- 损失函数的定义和常见的损失函数及使用场景？
- L1 范数损失
- MSE 均方误差损失
- BCE 二分类交叉熵损失
- CrossEntropyLoss 和 NLLLoss 损失
- KL 散度损失
- 余弦相似度损失
- 多分类多标签损失
- 优化器的变迁及算法思想
- BGD
- SGD
- MBGD
- Momentum
- NAG
- Adagrad
- Adadelta
- Adam
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