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grokking deep learning Andrew.W.Trask 2019 Grokking Deep Learning was written to help give you a foundation in deep learning so that you can master a major deep learning framework. It begins by focusing on the basics of neural networks and then switches its focus to provide an in-depth look at advanced layers and architectures

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1. Introduction to Deep Learning. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 Machine Learning eats Computer Science 10 Deep Learning Primitives 11 Fully Connected Layer 11 Convolutional Layer 12 Recurrent Neural Network (RNN) Layers 13 Long Short-Term Memory (LSTM) Cells 14 Deep Learning Zoo 14 LeNet 14 AlexNet 15 ResNet 16 Neural Captioning Model 16 Google Neural Machine Translation 17 One shot models 18 AlphaGo 19 Generative Adversarial Networks 20 Neural Turing Machines 21 Deep Learning Frameworks 22 Empirical Learning 25 2. Introduction toTensorfow Primitives. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 Introducing Tensors 27 Scalars, Vectors, and Matrices 28 Matrix Mathematics 31 Tensors 33 Tensors in physics. 35 Mathematical Asides 37 Basic Computations in Tensorflow 38 Initializing Constant Tensors. 38 Sampling Random Tensors 40 Tensor Addition and Scaling 40 Matrix Operations 41 Tensor types 42 Tensor Shape Manipulations 43 Introduction to Broadcasting 44 Imperative and Declarative Programming 45 Tensorflow Graphs 46 Tensorflow Sessions 46 Tensorflow Variables 47 Review 4

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吴恩达深度学习专项课程编程作业集合 LaTex版 共计304页 Deep Learning Specialization (4 courses) 此文档整理了 Neural Networks and Deep Learning、Improving Deep Neural Networks、Structuring Machine Learning Projects、Convolutional Neural Networks 4门深度学习专项课程编程作业，采用LaTex排版，包括所有基础知识及作业代码，值得下载离线学习！

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