实例介绍
【实例简介】《深度学习入门：基于Python的理论与实现》源码
深度学习入门：基于Python的理论与实现
【实例截图】
【核心代码】
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├── deep-learning-from-scratch-master
│ ├── LICENSE.md
│ ├── README.md
│ ├── ch01
│ │ ├── hungry.py
│ │ ├── img_show.py
│ │ ├── man.py
│ │ ├── simple_graph.py
│ │ ├── sin_cos_graph.py
│ │ └── sin_graph.py
│ ├── ch02
│ │ ├── and_gate.py
│ │ ├── nand_gate.py
│ │ ├── or_gate.py
│ │ └── xor_gate.py
│ ├── ch03
│ │ ├── mnist_show.py
│ │ ├── neuralnet_mnist.py
│ │ ├── neuralnet_mnist_batch.py
│ │ ├── relu.py
│ │ ├── sample_weight.pkl
│ │ ├── sig_step_compare.py
│ │ ├── sigmoid.py
│ │ └── step_function.py
│ ├── ch04
│ │ ├── gradient_1d.py
│ │ ├── gradient_2d.py
│ │ ├── gradient_method.py
│ │ ├── gradient_simplenet.py
│ │ ├── train_neuralnet.py
│ │ └── two_layer_net.py
│ ├── ch05
│ │ ├── buy_apple.py
│ │ ├── buy_apple_orange.py
│ │ ├── gradient_check.py
│ │ ├── layer_naive.py
│ │ ├── train_neuralnet.py
│ │ └── two_layer_net.py
│ ├── ch06
│ │ ├── batch_norm_gradient_check.py
│ │ ├── batch_norm_test.py
│ │ ├── hyperparameter_optimization.py
│ │ ├── optimizer_compare_mnist.py
│ │ ├── optimizer_compare_naive.py
│ │ ├── overfit_dropout.py
│ │ ├── overfit_weight_decay.py
│ │ ├── weight_init_activation_histogram.py
│ │ └── weight_init_compare.py
│ ├── ch07
│ │ ├── apply_filter.py
│ │ ├── gradient_check.py
│ │ ├── params.pkl
│ │ ├── simple_convnet.py
│ │ ├── train_convnet.py
│ │ └── visualize_filter.py
│ ├── ch08
│ │ ├── awesome_net.py
│ │ ├── deep_convnet.py
│ │ ├── deep_convnet_params.pkl
│ │ ├── half_float_network.py
│ │ ├── misclassified_mnist.py
│ │ └── train_deepnet.py
│ ├── common
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── functions.py
│ │ ├── gradient.py
│ │ ├── layers.py
│ │ ├── multi_layer_net.py
│ │ ├── multi_layer_net_extend.py
│ │ ├── optimizer.py
│ │ ├── trainer.py
│ │ └── util.py
│ └── dataset
│ ├── __init__.py
│ ├── lena.png
│ ├── lena_gray.png
│ └── mnist.py
└── 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》源码_deep-learning-from-scratch.zip
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