吴恩达deeplearning课程作业及需要的的数据包 lr_utils和datasets

【实例简介】
包含作业jupyter文件，内有答案，lr_utils工具及数据集等
【实例截图】
【核心代码】
deep-learning-coursera
├── deep-learning-coursera
│   ├── Convolutional Neural Networks
│   │   ├── Convolution model - Application - v1.ipynb
│   │   ├── Convolution model - Step by Step - v1.ipynb
│   │   ├── images
│   │   │   ├── a_pool.png
│   │   │   ├── ave_pool1.png
│   │   │   ├── ave-pool.png
│   │   │   ├── average_pool.png
│   │   │   ├── conv1.png
│   │   │   ├── convblock_kiank.png
│   │   │   ├── conv_kiank.mp4
│   │   │   ├── conv_nn.png
│   │   │   ├── Convolution_schematic.gif
│   │   │   ├── conv.png
│   │   │   ├── happy-house.jpg
│   │   │   ├── house-members.png
│   │   │   ├── idblock2_kiank.png
│   │   │   ├── idblock3_kiank.png
│   │   │   ├── max_pool1.png
│   │   │   ├── max_pool.png
│   │   │   ├── model.png
│   │   │   ├── my_image.jpg
│   │   │   ├── PAD.png
│   │   │   ├── resnet_kiank.png
│   │   │   ├── signs_data_kiank.png
│   │   │   ├── SIGNS.png
│   │   │   ├── skip_connection_kiank.png
│   │   │   ├── thumbs_up.jpg
│   │   │   ├── vanishing_grad_kiank.png
│   │   │   └── vert_horiz_kiank.png
│   │   ├── Keras - Tutorial - Happy House v1.ipynb
│   │   └── Residual Networks - v1.ipynb
│   ├── Improving Deep Neural Networks Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
│   │   ├── Gradient Checking.ipynb
│   │   ├── images
│   │   │   ├── 1Dgrad_kiank.png
│   │   │   ├── cost.jpg
│   │   │   ├── dictionary_to_vector.png
│   │   │   ├── dropout1_kiank.mp4
│   │   │   ├── dropout2_kiank.mp4
│   │   │   ├── field_kiank.png
│   │   │   ├── hands.png
│   │   │   ├── kiank_minibatch.png
│   │   │   ├── kiank_partition.png
│   │   │   ├── kiank_sgd.png
│   │   │   ├── kiank_shuffle.png
│   │   │   ├── NDgrad_kiank.png
│   │   │   ├── onehot.png
│   │   │   ├── opt_momentum.png
│   │   │   └── thumbs_up.jpg
│   │   ├── Initialization.ipynb
│   │   ├── Optimization methods.ipynb
│   │   ├── Regularization.ipynb
│   │   ├── Tensorflow Tutorial.ipynb
│   │   ├── Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning.md
│   │   ├── Week 2 Quiz - Optimization algorithms.md
│   │   └── Week 3 Quiz - Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks.md
│   ├── LICENSE
│   ├── Neural Networks and Deep Learning
│   │   ├── Building your Deep Neural Network - Step by Step.ipynb
│   │   ├── Deep Neural Network - Application.ipynb
│   │   ├── images
│   │   │   ├── 2layerNN_kiank.png
│   │   │   ├── backprop_kiank.png
│   │   │   ├── classification_kiank.png
│   │   │   ├── final outline.png
│   │   │   ├── grad_summary.png
│   │   │   ├── imvectorkiank.png
│   │   │   ├── linearback_kiank.png
│   │   │   ├── LlayerNN_kiank.png
│   │   │   ├── LogReg_kiank.png
│   │   │   ├── mn_backward.png
│   │   │   ├── model_architecture_kiank.png
│   │   │   ├── my_image.jpg
│   │   │   ├── sgd_bad.gif
│   │   │   └── sgd.gif
│   │   ├── Logistic Regression with a Neural Network mindset.ipynb
│   │   ├── Planar data classification with one hidden layer.ipynb
│   │   ├── Week 1 Quiz - Introduction to deep learning.md
│   │   ├── Week 2 Quiz - Neural Network Basics.md
│   │   ├── Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks.md
│   │   └── Week 4 Quiz - Key concepts on Deep Neural Networks.md
│   ├── README.md
│   ├── Sequence Models
│   │   ├── Building a Recurrent Neural Network - Step by Step - v2.ipynb
│   │   ├── Dinosaurus Island -- Character level language model final - v3.ipynb
│   │   ├── Emojify - v2.ipynb
│   │   ├── images
│   │   │   ├── 1-hot-vector.png
│   │   │   ├── attn_mechanism.png
│   │   │   ├── attn_model.png
│   │   │   ├── clip.png
│   │   │   ├── cosine_sim.png
│   │   │   ├── dataset_kiank.png
│   │   │   ├── data_set.png
│   │   │   ├── date_attention2.png
│   │   │   ├── date_attention.png
│   │   │   ├── dino.jpg
│   │   │   ├── dinos3.png
│   │   │   ├── embedding1.png
│   │   │   ├── emb_kiank.png
│   │   │   ├── emojifierv1.png
│   │   │   ├── emojifier-v2.png
│   │   │   ├── emojify_model.png
│   │   │   ├── emojiss.png
│   │   │   ├── emo_model.png
│   │   │   ├── equalize10.png
│   │   │   ├── image_1.png
│   │   │   ├── initial_state.png
│   │   │   ├── jazz.jpg
│   │   │   ├── label_diagram.png
│   │   │   ├── lookup.png
│   │   │   ├── LSTM.png
│   │   │   ├── LSTM_rnn.png
│   │   │   ├── mangosaurus.jpeg
│   │   │   ├── model.png
│   │   │   ├── model_trigger.png
│   │   │   ├── music_generation.png
│   │   │   ├── music_gen.png
│   │   │   ├── neutralize_kiank.png
│   │   │   ├── neutralize.png
│   │   │   ├── neutral.png
│   │   │   ├── ones_reference.png
│   │   │   ├── poorly_trained_model.png
│   │   │   ├── rnn1.png
│   │   │   ├── rnn_cell_backprop.png
│   │   │   ├── RNN.png
│   │   │   ├── rnn_step_forward.png
│   │   │   ├── shakespeare.jpg
│   │   │   ├── sound.png
│   │   │   ├── spectrogram.png
│   │   │   ├── table.png
│   │   │   ├── train_label.png
│   │   │   ├── train_reference.png
│   │   │   └── woebot.png
│   │   ├── Improvise a Jazz Solo with an LSTM Network - v1.ipynb
│   │   ├── Neural machine translation with attention - v2.ipynb
│   │   ├── Operations on word vectors - v2.ipynb
│   │   └── Trigger word detection - v1.ipynb
│   └── Structuring Machine Learning Projects
│   ├── Week 1 Quiz - Bird recognition in the city of Peacetopia (case study).md
│   └── Week 2 Quiz - Autonomous driving (case study).md
└── lr_utils.zip

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