文件名称:Deep-Learning-Labs:深度学习实验室
文件大小:33.63MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-06-07 09:58:39
JupyterNotebook
深度学习 该git包含MSc的深度学习课程的所有实验和项目。 数据科学。 您可以使用Binder在线运行它(看看它很酷) 目录 实验1: Keras简介(反向传播和多层神经网络)。 介绍计算机视觉的预训练模型(COCO和ImageNet)。 实验2: 使用TensorFlow和Numpy的MLP简介。 使用TF和Numpy实现反向传播。 实验3: 嵌入和推荐系统 Keras嵌入的简短介绍 具有明确反馈的神经推荐系统 具有隐式反馈和三重态损失的神经推荐系统 实验4: 用于对象检测和图像分割的深度学习(第1部分) 使用TensorFlow的ConvNets 预训练卷积网 微调深层CNN(使用GPU) 实验5: 用于对象检测和图像分割的深度学习(第2部分) 全卷积神经网络 用于分类和本地化的卷积网 实验6 :(自然语言处理1) 文本分类,单词嵌入和语言模型 词嵌入(词向量分
【文件预览】:
Deep-Learning-Labs-master
----.DS_Store(8KB)
----Lab-07()
--------.ipynb_checkpoints()
--------data_download.ipynb(1KB)
--------images()
--------translate.py(15KB)
--------Translation_of_Numeric_Phrases_with_Seq2Seq.ipynb(88KB)
--------french_numbers.py(11KB)
----Lab-05()
--------data_download.ipynb(3KB)
--------Fully_Convolutional_Neural_Networks.ipynb(886KB)
--------weights_dense.h5(7.82MB)
--------ConvNets_for_Classification_and_Localization.ipynb(2.06MB)
--------compute_representations.py(4KB)
--------get_dense_weights.py(418B)
--------annotation_order.csv(54KB)
--------imagenet_tool.py(1KB)
--------dog.jpg(973KB)
----Lab-06()
--------Character_Level_Language_Model.ipynb(28KB)
--------data_download.ipynb(4KB)
--------images()
--------nlp.pdf(163KB)
--------NLP_word_vectors_classification.ipynb(733KB)
--------nnlp.pdf(702KB)
--------tsne.png(530KB)
----requirements.txt(111B)
----Lab-02()
--------nll.pdf(33KB)
--------Backpropagation_numpy.ipynb(133KB)
--------Backpropagation_tensorflow.ipynb(38KB)
----Lab-03()
--------keras_fixes.py(1KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------.DS_Store(6KB)
--------images()
--------movielens_paramsearch.py(9KB)
--------Explicit_Feedback_Neural_Recommender_System.ipynb(184KB)
--------movielens_paramsearch_results.py(449B)
--------Short_Intro_to_Embeddings_with_Keras.ipynb(14KB)
----README.md(2KB)
----Lab-01()
--------.ipynb_checkpoints()
--------Intro Keras.ipynb(52KB)
--------data_download.ipynb(82KB)
--------Intro pretrained models for computer vision.ipynb(2.91MB)
--------webcam_shot.jpeg(34KB)
--------laptop.jpeg(67KB)
--------wecam_shot_scene.jpeg(34KB)
----Lab-04()
--------.ipynb_checkpoints()
--------cifar10_input.py(10KB)
--------bumblebee.png(545KB)
--------Pretrained_ConvNets_with_Keras.ipynb(196KB)
--------data_download.ipynb(2KB)
--------ConvNets_with_TensorFlow.ipynb(19KB)
--------process_images.py(1KB)
--------Convolutions.ipynb(2.28MB)
----Lab-08()
--------Minimal_MLP__stochastic_optimization_landscape.ipynb(491KB)
--------A_PyTorch_introduction__autograd_in_action.ipynb(272KB)
----Lab-09()
--------.DS_Store(6KB)
--------pretrained_partial.h5(829KB)
--------data_download.ipynb(2KB)
--------images()
--------Face_Verification_Using_Triplet_Loss.ipynb(364KB)
--------Face_Verification_Using_Siamese_Nets.ipynb(278KB)
--------siamese_pretrained.h5(829KB)
--------triplet_checkpoint_b2.h5(1.52MB)
--------siamese_checkpoint.h5(3.53MB)
--------triplet_pretrained.h5(782KB)
----Lab-10()
--------.DS_Store(6KB)
--------convolutional_weights.h5(1.8MB)
--------images()
--------standard_weights.h5(1.56MB)
--------Variational_AutoEncoders.ipynb(1.08MB)