深度学习入门开源书（案例实战）资源-CSDN文库

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深度学习入门开源书（案例实战）（154个子文件）

data.csv 4KB

.gitignore 16B

ch07-反向传播算法.ipynb 487KB

ch06-神经网络.ipynb 259KB

ch04-TensorFlow基础.ipynb 250KB

1.jpg 1.28MB

0.4.目录-双排-2.jpg 323KB

0.4.目录-双排-1.jpg 284KB

0.4.目录-双排-3.jpg 183KB

dzkjdx.jpg 47KB

dglg.jpg 46KB

hnxxxy.jpg 26KB

xbgydx.jpg 22KB

GAN.pdf 5.2MB

AutoEncoders.pdf 3.59MB

BatchNorm.pdf 3MB

误差计算.pdf 2.6MB

创建Tensor.pdf 2.26MB

LSTM.pdf 1.83MB

张量限幅.pdf 1.71MB

梯度弥散与梯度爆炸.pdf 1.69MB

交叉验证.pdf 1.69MB

全接连层.pdf 1.65MB

0.梯度下降-简介.pdf 1.62MB

卷积神经网络.pdf 1.6MB

高阶特性.pdf 1.55MB

数学运算.pdf 1.52MB

时间序列表示.pdf 1.51MB

维度变换.pdf 1.47MB

什么是卷积.pdf 1.45MB

数据统计.pdf 1.39MB

2.Compile&Fit.pdf 1.38MB

ResNet与DenseNet.pdf 1.28MB

RNN Layer使用.pdf 1.27MB

过拟合与欠拟合.pdf 1.26MB

数据类型.pdf 1.24MB

misc.pdf 1.2MB

输出方式.pdf 1.18MB

Regularization.pdf 1.15MB

索引与切片-1.pdf 1.14MB

手写数字问题.pdf 1.1MB

循环神经网络.pdf 1.07MB

填充与复制.pdf 1.06MB

3.激活函数及其梯度.pdf 1.04MB

4.损失函数及其梯度.pdf 1.03MB

池化与采样.pdf 1.01MB

合并与分割.pdf 989KB

经典卷积网络.pdf 971KB

宝可梦数据集.pdf 916KB

索引与切片-2.pdf 865KB

8.多层感知机梯度.pdf 856KB

手写数字问题体验.pdf 830KB

学习率与动量.pdf 825KB

前向传播.pdf 811KB

回归问题.pdf 766KB

3.自定义层.pdf 711KB

模型加载与保存.pdf 709KB

GAN实战.pdf 646KB

张量排序.pdf 645KB

1.Metrics.pdf 633KB

回归实战.pdf 601KB

LSTM实战.pdf 597KB

5.单输出感知机梯度.pdf 545KB

Broadcasting.pdf 523KB

6.多输出感知机梯度.pdf 522KB

7.链式法则.pdf 496KB

AE实战.pdf 470KB

CIFAR与VGG实战.pdf 356KB

情感分类实战.pdf 353KB

Keras实战CIFAR10.pdf 255KB

ResNet实战.pdf 205KB

2.常见函数的梯度.pdf 167KB

2.png 713KB

book-cover.png 580KB

lenna.png 463KB

lenna_guassian.png 452KB

lenna_crop2.png 299KB

lenna_crop.png 296KB

lenna_rotate2.png 259KB

lenna_flip2.png 255KB

lenna_flip.png 255KB

lenna_resize.png 255KB

lenna_eras2.png 244KB

lenna_rotate.png 231KB

lenna_eras.png 217KB

lenna_perspective.png 123KB

MNIST数据集的前向传播训练误差曲线.png 20KB

nb.py 11KB

numpy-backward-prop.py 9KB

9.8-over-fitting-and-under-fitting.py 9KB

a3c_tf_cartpole.py 8KB

ppo_tf_cartpole.py 7KB

gan_train.py 6KB

dqn_tf.py 6KB

dataset.py 5KB

wgan_train.py 5KB

sentiment_analysis_layer - LSTM - pretrained.py 5KB

nb.py 5KB

pokemon.py 5KB

pretrained.py 4KB

共 154 条

对抗生成网络

主讲：龙良曲

Outline

Our Goal: 𝒑(𝒙)

https://www.mathworks.com/help/stats/simulate-data-from-a-gaussian-mixture-

model.html

What does 𝒑 𝒙 looks like?

http://www.pymvpa.org/examples/mdp_mnist.html

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