# DaSE-Deep-Learning
2021 Spring (Deep Learning) 深度学习课程作业及资料
Labs:
1. Linear Regression(线性回归)
2. Linear Regression+Regularization(线性回归+正则化项)
3. Simple Neural Net(简单实现神经网络)
4. Cifar-10 Classification(Cifar-10图像分类)
5. Name-Country Prediction(人名国籍识别)
6. Dimensionality Reduction(降维)
7. GMM & Kmeans
Final Project 请见 [PUBG-Finish-Placement-Prediction](https://github.com/QiushiSun/PUBG-Finish-Placement-Prediction)
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深度学习课程作业及资料,线性回归,线性回归+正则化项,简单实现神经网络,图像分类,人名国籍识别,降维+源代码+文档说明 - 小白不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的课程设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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DaSE-Deep-Learning-main.zip (62个子文件)
DaSE-Deep-Learning-main
Lab7-GMM&Kmeans
.DS_Store 6KB
Kmeans-Cluster-vis.png 75KB
Kmeans-Vis.png 85KB
GMM-Vis.png 83KB
GMM-Model-Selection.png 30KB
Exp7-submit.ipynb 659KB
GMM-Clusters.png 63KB
Gmm-Cluster-vis.png 115KB
.DS_Store 10KB
Lab5-Name-Country Prediction
bi-uni-gru-loss-compare.png 68KB
name-country-train.csv 186KB
Exp5_submit.ipynb 418KB
bi-uni-gru-accuracy-compare.png 24KB
Exp5-Appendix.ipynb 47KB
name-country.csv 224KB
name-country-valid.csv 38KB
gru_classifier_v2.bin 0B
init_compare.png 69KB
GRU-struct.png 45KB
Lab6-Dimensionality-Reduction
mnist.zip 15.23MB
Exp6-submit.ipynb 4.63MB
.DS_Store 6KB
MNIST-Pca-visualization.png 608KB
time_component.png 23KB
MNIST-Tsne-visualization.png 675KB
knn_accuracy.png 22KB
MNIST-Lda-visualization.png 596KB
MNIST.png 220KB
.ipynb_checkpoints
visualize-checkpoint.py 3KB
Exp6-submit-checkpoint.ipynb 211KB
EigVal.png 66KB
visualize.py 3KB
Lab1-linear-regression
train_data.csv 119KB
test_data.csv 51KB
Exp1-submit.ipynb 117KB
Lab4-Cifar-10-classification
Relu_training_loss.png 31KB
Validation_acc.png 25KB
Tanh_model_structure.png 280KB
Cifar-10-visualize.png 181KB
Relu_Tanh_Compare.png 56KB
Relu_model_structure.png 259KB
Exp4-Submit.ipynb 455KB
Lab3-simple-neural-net
Init_compare_lr0.1.png 31KB
train_data.csv 73.18MB
Adam.png 31KB
RMSProp.png 28KB
AdaGrad.png 23KB
Exp3_submit.ipynb 187KB
Init_compare_lr0.01.png 26KB
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Delving Deep into Rectifiers Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification.pdf 1.85MB
Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.pdf 1.57MB
Lab2-linear-regression-reg
train_data.csv 118KB
test_data.csv 51KB
output_12_0.png 29KB
output_27_7.png 27KB
output_27_9.png 25KB
output_27_1.png 29KB
output_22_0.png 28KB
Exp2-submit.ipynb 297KB
output_27_3.png 33KB
output_27_5.png 34KB
README.md 543B
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机智的程序员zero
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