文件名称：deeplearning-models：深度学习模型的实现
文件大小：21KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-08 17:27:58
machine-learning deep-learning tensorflow python3 Python
深度学习模型 该存储库是使用DeepLearning.ai Specialization的Knowlegde实现的模型的集合。 演算法 深度神经网络 使用Numpy向量化实现。 使用Xavier初始化网络权重。 激活功能： 隐藏层：泄漏的ReLU 输出层：S形 包括使用梯度下降或Adam优化进行的brackpropagation。 后者使用迷你批处理。 TensorFlow深层神经网络 用TensorFlow 1实施 Xavier初始化用于网络权重，Adam优化和迷你批处理。 激活功能： 隐藏层：米什 输出层：Softmax Keras卷积网络 与Keras 2一起实施 卷积层： 零填充 批量归一化 ReLU激活 最大池 致密层： 展平 softmax TensorFlow深度Q网络 基于强化学习。 打算用作OpenAI Gym的代理。 楷模 模型的构造函数收到： mo
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deeplearning-models-master
----.gitignore(2KB)
----outputs()
--------.gitignore(14B)
----requirements.txt(1KB)
----datasets()
--------.gitignore(14B)
----log()
--------.gitignore(14B)
----models()
--------openai.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------mnist_digits.py(3KB)
----LICENSE(1KB)
----utils()
--------__init__.py(0B)
--------util.py(2KB)
----README.md(2KB)
----algorithms()
--------LufficcDQN.py(12KB)
--------KerasCNN.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------TensorflowDNN.py(7KB)
--------DeepNeuralNetwork.py(14KB)
----main.py(2KB)
----tmp()
--------.gitignore(14B)