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2018-1-DeepLearning-Study:2018-1 KHU D.com深度学习研究
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2018-1-Dcom-研究 第一周:基本术语,理论和代码,Python,Anaconda环境设置第2周:DNN,CNN基本指南第3周:git,DNN基础第4周:开发每个DNN并介绍失败案例第5周:Github工作流程,CNN理论和基本示例代码研究第六周:
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2018-1-DeepLearning-Study-master.zip (35个子文件)
2018-1-DeepLearning-Study-master
week 7
Youmin-Kim
prepare.py 3KB
main.py 4KB
JunHyeon
cat_vs_dog
eval.py 2KB
config.py 1KB
input_data.py 3KB
model.py 7KB
train.py 3KB
Jinbae Park
input_train_val_split.py 5KB
train_and_val.py 7KB
eval.py 74B
model.py 7KB
YeongBean
VGG16
trainer.py 4KB
input_data.py 4KB
bean_model.py 7KB
CNN
Bean_model.py 8KB
train_and_val.1.py 4KB
evaluate.py 2KB
input_data.py 4KB
2018 딥러닝 스터디-계획안.docx 13KB
2018 딥러닝 스터디 계획안.md 921B
week 5 git and cnn mnist
cnn발표.pdf 671KB
week 3 git and dnn mnist
git_presentation.txt 52B
3rd. Git and Github.pdf 534KB
dcom_dnn_study_week3.pdf 6.86MB
README.md 307B
week 9
JunHyeon
vgg16_cat_vs_dog
eval.py 3KB
config.py 1KB
input_data.py 4KB
model.py 5KB
train.py 4KB
YeongBean
trainer.py 4KB
input_data.py 4KB
bean_model.py 7KB
docs
contributing.md 652B
issue_template.md 207B
共 35 条
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