深度学习纳米学位:深度学习纳米学位(Udacity)中的练习和材料 源码
深度学习(PyTorch) 该存储库包含与Udacity的有关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下,笔记本会引导您实现诸如卷积网络,循环网络和GAN等模型。 还涉及其他主题,例如权重初始化和批次归一化。 也有一些笔记本用作Nanodegree程序的项目。 在程序本身中,项目由真人(Udacity审阅者)审阅,但是此处也提供了起始代码。 目录 讲解 神经网络导论 :了解如何实现梯度下降并将其应用于学生录取数据中的预测模式。 : 您建立情感分析模型,预测某些文本是肯定的还是否定的。 :了解如何在PyTorch中构建神经网络,以及如何将预训练的网络用于最新
文件列表
深度学习纳米学位:深度学习纳米学位(Udacity)中的练习和材料
(预估有个281文件)
aug_model.weights.best.hdf5
4.07MB
mnist.model.best.hdf5
5.13MB
model.weights.best.hdf5
4.06MB
MLP.weights.best.hdf5
27.42MB
student_data.csv
5KB
.gitignore
0B
dogvgg16.weights.best.hdf5
548KB
hour.csv
1.1MB
day.csv
56KB
dlnd_tv_script_generation.html
357KB
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