深度学习
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§ np.random.binomial()
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2023-03-15 11:41:19
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🔯 神经网络与深度学习(邱锡鹏)
§ 1. 绪论
§ 2. 机器学习概述
§ 3. 线性模型
§ 4. 前馈神经网络
♠ 深度前馈网络学习
♠ 从零实现一个神经网络
♠ BP神经网络的matlab实现
§ 5. 卷积神经网络
♠ 什么是全连接层(Fully connected layer)
♠ 函数理解
♠ Fashion_MNIST数据集的读取
♠ 将mnist数据集转为csv格式代码
§ 6. 循环神经网络
§ 深入浅出LSTM
§ 7. 网络优化与正则化
为什么加入正则化
§ 8.注意力与外部机制
§ 9. 无监督学习
§ 10. 模型独立的学习方式
§ 11. 概率图模型
§ 12. 深度信念网络
§ 13. 深度生成模型
§ 14. 深度强化学习
§ 15. 序列生成模型
🔁 深度迁移学习
§ 迁移学习简单笔记
§ t-SNE可视化
§ 测试集为什么会出现全0或全1的情况
§ 梯度翻转层
§ 深度迁移入门指南
✂️ 图解神经网络
§ 安装torch_geometric
§ PyT消息传递网络
§ Graph Convolutional Networks(图解神经网络)
♠ PyT实现GCN
♠ 聚合机制
§ 图神经网络简单教程
✏️ Python实现深度学习
§ 安装 opencv-python 出错
§ Python中的dim=-1?
§ super(Net, self).__init__()是什么
§ python处理.ini配置文件
§ tqdm函数
§ __len__和__getitem__方法
§ python手动安装库
§ Python装饰器
§ assert的用法
§ 使用matplotlib画直方图
§ Python处理压缩文件
§ Python获取当前路径
§ sublime text3配置Python
§ python格式化输出
§ Python和JSON
§ python的iter用法
🔨 MATLAB实现深度学习
§ hdf格式数据
♠ MATLAB写数据到HDF5文件
♠ MATLAB输出HDF4文件
♠ MATLAB读取HDF数据
♠ hdf简单总结
§ 卷积神经网络
♠ 创建简单的神经网络用于分类
♠ 训练用于回归的卷积神经网络
♠ 使用卷积神经网络进行文本分类
§ 长短期记忆神经网络
♠ 长短期记忆神经网络
♠ 使用深度学习进行时间序列预测
♠ 使用深度学习进行序列到序列分类
♠ 使用深度学习进行序列分类
§ 网络结构
♠ 有向无环图(DAGNetwork)
♠ 自定义训练循环、损失函数和网络
♠ 在深度学习工具箱中使用自动微分
§ 迁移学习和预训练好的模型
♠ 迁移学习
♥ 使用 SqueezeNet迁移学习
♥ 使用AlexNet迁移学习
♠ 预训练模型
♥ 预训练好的神经网络
♥ 使用GoogleNet分类图片
🎑 numpy学习
§ np.concatenate函数
§ np.random.binomial()
§ np.expand_dims
§ Python中矩阵拼接
📌 Pandas学习
§ 10分钟学pandas
💊 PyTorch学习
§ model.eval() VS torch.no_grad()
§ PyTorch的optimizer
§ nn.Dropout和F.dropout的不同
§ 扩展PyTorch操作
§ 一维卷积
§ tensor数组的学习
§ torch.nn.Sequential(args)类
§ DataLoader函数
§ Argparse.ArgumentParser()用法解析
§ torch x = x.view(-1, ...)
§ torch.utils.data.DataLoader使用方法
🔧 Tensorflow学习
§ 如何不用虚拟环境安装cpu版本的tensorflow1.x
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