动手学深度学习第二版课程源码可运行 （110个子文件） 
05_批量规范化.ipynb 7KB 03_多输入多输出通道.ipynb 4KB 07_单发多框检测(SSD).ipynb 20KB 01_线性回归的从零开始实现-checkpoint.ipynb 143KB 02_使用块的网络(VGG).ipynb 26KB house_tiny.csv 78B 06_实战Kaggle比赛：房价预测.ipynb 83KB t10k-images-idx3-ubyte 7.48MB data_batch_1 29.6MB 03_图像分类数据集.ipynb 114KB t10k-images-idx3-ubyte 7.48MB 02_线性回归的简洁实现-checkpoint.ipynb 8KB 06_门控循环单元(GRU).ipynb 64KB kaggle_house_pred_train.csv 450KB 08_语义分割和数据集.ipynb 240KB
catdog.jpg 32KB 04_循环神经网络RNN.ipynb 44KB cat1.jpg 52KB 04_自动求导-checkpoint.ipynb 72B data_batch_4 29.6MB train.py 3KB 05_卷积神经网络(LeNet).ipynb 43KB 03_线性代数.ipynb 19KB 05_循环神经网络的简洁实现.ipynb 6KB 09_双向循环神经网络.ipynb 2KB 12_序列到序列(seq2seq).ipynb 14KB 04_池化层.ipynb 6KB
cifar-10-python.tar.gz 162.6MB 02_数据预处理.ipynb 11KB 03_目标检测和边界框.ipynb 160KB t10k-labels-idx1-ubyte 10KB 07_长短期记忆网络.ipynb 44KB test.csv 76B mydict 999B t10k-images-idx3-ubyte.gz 4.22MB 02_多层感知机的简洁实现.ipynb 38KB 01_深度卷积神经网络(AlexNet).ipynb 40KB 02_微调.ipynb 370KB
chenzhuo.png 318KB train-labels-idx1-ubyte.gz 29KB 05_softmax回归的简洁实现.ipynb 43KB 02_填充和步幅.ipynb 3KB 03_线性代数-checkpoint.ipynb 19KB train.ipynb 0B 02_文本预处理.ipynb 8KB 04_softmax回归的从零开始实现.ipynb 90KB t10k-labels-idx1-ubyte.gz 5KB 01_层和块.ipynb 7KB 04_读写文件.ipynb 5KB 03_网络中的网络(NiN).ipynb 4KB 01_数据操作.ipynb 14KB 02_参数管理.ipynb 13KB 04_目标检测数据集.ipynb 13KB 04_权重衰退.ipynb 160KB 05_暂退法.ipynb 36KB 01_序列模型.ipynb 398KB 01_线性回归的从零开始实现.ipynb 143KB 03_语言模型和数据集.ipynb 128KB data_batch_2 29.6MB 03_自定义层.ipynb 4KB 01_图像增广.ipynb 1.75MB mlp.params 32KB batches.meta 158B 01_多层感知机的从零开始实现.ipynb 33KB 01_注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归.ipynb 221KB data_batch_3 29.6MB
readme.html 88B cnn.params 244KB 06_残差网络(ResNet).ipynb 6KB 04_含并行连接的网络(GoogLeNet).ipynb 6KB 02_线性回归的简洁实现.ipynb 8KB 06_多尺度目标检测.ipynb 297KB 11_编码器-解码器结构.ipynb 2KB 03_模型选择、欠拟合和过拟合.ipynb 136KB 04_softmax回归的从零开始实现-checkpoint.ipynb 1KB rainier.jpg 565KB train.csv 604KB autumn-oak.jpg 2.72MB data_batch_5 29.6MB t10k-labels-idx1-ubyte 10KB 09_转置卷积.ipynb 7KB 03_Bahdanau注意力.ipynb 5KB 08_深度循环神经网络.ipynb 30KB 02_注意力打分函数.ipynb 49KB train-labels-idx1-ubyte.gz 29KB train-images-idx3-ubyte.gz 25.2MB 01_图像卷积.ipynb 8KB 10_机器翻译与数据集.ipynb 44KB train-images-idx3-ubyte.gz 25.2MB 04_自动求导.ipynb 7KB 01_数据操作-checkpoint.ipynb 14KB 02_数据预处理-checkpoint.ipynb 11KB 05_GPU.ipynb 10KB t10k-labels-idx1-ubyte.gz 5KB 05_锚框.ipynb 426KB 11_样式迁移.ipynb 351KB 03_图像分类数据集-checkpoint.ipynb 113KB t10k-images-idx3-ubyte.gz 4.22MB kaggle_house_pred_test.csv 441KB 10_全卷积神经网络.ipynb 106KB共 110 条
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