DeepL_Andrew_Uda
Andrew深度学习笔记,以及Udacity的深度学习纳米学位相关代码
相关链接:
Andrew课程的完整笔记: https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books
github上有同学做了作业: https://github.com/stormstone/deeplearning.ai https://github.com/Kulbear/deep-learning-coursera
Udacity的仓库地址: https://github.com/udacity/cn-deep-learning https://github.com/udacity/deep-learning
内容说明
1,2. 实现反向传播
自己实现神经网络及反向传播代码,并依次预测共享单车使用情况
3. 手写全连接网络,对评论进行正负分类并查看词向量
自己实现神经网络,对评论进行正负分类,并对权重矩阵降维,查看词向量
4. CIFAR-10数据集图像分类
5. 字符级别的RNN
6. Skip-Gram word2vec,构建词向量
7. RNN预测股价变化趋势
8. 神经风格转换
9. RNN, Many-to-Many模型,文本总结
10. RNN Many-to-Many模型,文本生成
11. tf端的迁移学习
12. RNN, Many-to-Many, 语言翻译模型
13. autoencoder自编码器
15. Batch-Normalization 详细实验
16. DCGAN 门牌号生成