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深度学习入门
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2021-02-10
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本课程的目的是使学习者对现代神经网络及其在计算机视觉和自然语言理解中的应用有基本的了解。 本课程从线性模型的回顾和对优化深度神经网络至关重要的随机优化方法的讨论开始。 我们学习神经网络的所有流行构建模块,包括全连接层,卷积层和递归层,作为本课程的一部分。 我们还将使用这些构建块在TensorFlow和Keras框架中定义复杂的现代架构。 在本课程项目中,我们将为图像字幕的任务实现深度神经网络,从而解决为输入图像提供文本描述的问题。
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Introduction-to-Deep-Learning-main.zip (67个子文件)
Introduction-to-Deep-Learning-main
week2
preprocessed_mnist.py 646B
util.py 1KB
frankenstein.png 74KB
NumpyNN (honor).ipynb 38KB
v2
mnist_with_keras.ipynb 7KB
preprocessed_mnist.py 646B
digits_classification.ipynb 12KB
ill-conditioned-demo.ipynb 227KB
matplotlib_utils.py 3KB
grading_utils.py 271B
images
gradient_descent.png 226KB
TensorBoard.jpg 124KB
mnist_sample.png 15KB
intro_to_tensorflow.ipynb 17KB
tensorflow_examples_from_video.ipynb 12KB
tqdm_utils.py 2KB
week6
week6_final_project_image_captioning_clean.ipynb 44KB
grading_utils.py 3KB
images
inceptionv3.png 227KB
encoder_decoder_explained.png 87KB
encoder_decoder.png 805KB
flatten_help.jpg 201KB
utils.py 3KB
keras_utils.py 3KB
week4
lfw_dataset.py 2KB
Adversarial-task.ipynb 807KB
images
pca.png 31KB
nvidia_cool_gan.png 207KB
similar_images.jpg 78KB
denoising.jpg 62KB
noise_to_face.png 1.08MB
gan.png 73KB
transpose_conv.jpg 99KB
autoencoder.png 48KB
submit_honor.py 303B
Autoencoders-task.ipynb 33KB
submit.py 436B
download_utils.py 5KB
conda_requirements.txt 238B
week3
grading_utils.py 370B
week3_task1_first_cnn_cifar10_clean.ipynb 27KB
images
inceptionv3.png 227KB
flowers.jpg 80KB
cifar10.jpg 146KB
center_crop.jpg 9KB
week3_task2_fine_tuning_clean.ipynb 22KB
README.md 749B
__pycache__
grading.cpython-38.pyc 3KB
tqdm_utils.cpython-38.pyc 2KB
download_utils.cpython-38.pyc 5KB
week1
.ipynb_checkpoints
week01_pa-checkpoint.ipynb 19KB
target.npy 7KB
train.npy 13KB
sgd.png 33KB
kernel.png 96KB
week01_pa.ipynb 235KB
setup_google_colab.py 4KB
grading.py 3KB
week5
RNN-task.ipynb 23KB
mtg_card_names.txt 630KB
names 55KB
char-nn.png 30KB
data_copyright 171B
POS-task.ipynb 20KB
rnn.png 35KB
submit.py 443B
download_resources.ipynb 9KB
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