My Journey to learn Deep Learning
Directory Structure
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├── Course work/
│ └── NVIDIA - Fundamentals of Deep Learning/
│ ├── 01_mnist.ipynb
│ ├── 02_asl.ipynb
│ ├── 03_asl_cnn.ipynb
│ ├── 04a_asl_augmentation.ipynb
│ ├── 04b_asl_predictions.ipynb
│ ├── 05a_doggy_door.ipynb
│ ├── 05b_presidential_doggy_door.ipynb
│ ├── 06_headline_generator.ipynb
│ ├── 07_assessment.ipynb
│ ├── 4_Finetuning.ipynb
│ ├── 5_CustomDataSet.ipynb
│ ├── README.md
│ └── Slides/
│ ├── slide_1.pptx
│ ├── slide_2.pptx
│ ├── slide_3.pptx
│ ├── slide_5.pptx
│ ├── slides_4.pptx
│ └── slides_6.pptx
├── GAN Implementations/
│ ├── C-GAN/
│ │ ├── model.py
│ │ ├── train.py
│ │ └── utils.py
│ ├── DCGAN/
│ │ ├── model.py
│ │ └── train.py
│ ├── Pix2Pix/
│ │ ├── config.py
│ │ ├── discriminator.py
│ │ ├── generator.py
│ │ ├── train.py
│ │ └── utils.py
│ ├── Simple GAN/
│ │ └── Simple-GAN.py
│ ├── WGAN/
│ │ ├── model.py
│ │ └── train.py
│ └── WGAN-GP/
│ ├── model.py
│ ├── train.py
│ └── utils.py
├── Important Concepts/
│ └── Knowledge Distillation/
│ ├── images/
│ │ └── loss.jpg
│ ├── models/
│ │ ├── student_weights.pt
│ │ └── teacher_weights.pt
│ └── vanilla-KD.ipynb
├── Learning Frameworks/
│ └── PyTorch/
│ ├── Advanced/
│ │ └── Transformers/
│ │ └── transformers.py
│ ├── Popular Implementations/
│ │ ├── EfficientNet.py
│ │ ├── InceptionNet.py
│ │ ├── LeNet.py
│ │ ├── README.md
│ │ ├── ResNet.py
│ │ └── VGG.py
│ ├── Pytorch Tutorials/
│ │ ├── 1-simple-NN.ipynb
│ │ ├── 2-CNN.ipynb
│ │ ├── 3-RNN-LSTM-GRU.ipynb
│ │ ├── 4-Finetuning.ipynb
│ │ ├── 5-CustomDataSet.ipynb
│ │ ├── 6-IMG-2-CAPTION.py
│ │ └── my_checkpoint.pth.tar
│ ├── README.md
│ └── Tensor Tutorials/
│ ├── einsum.ipynb
│ ├── initializing_tensor.ipynb
│ └── other_functionality_of_tensors.ipynb
├── README.md
├── RL/
│ ├── gym/
│ │ ├── cartpole.py
│ │ └── mario.ipynb
│ ├── ppo.ipynb
│ └── Q-learning/
│ ├── env_run.py
│ └── model.py
├── Tensorboard/
│ ├── 1-visualizing-loss_and_acc.ipynb
│ ├── 2-Hyperparameter-finetuning.ipynb
│ ├── 3-visualizing-network-weights-and-images.ipynb
│ └── 4-Visualizing-Embeddings.ipynb
└── tree_copy.py