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

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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