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+recurrent_neural_networks:+sequence.py:序列模型，computer_vision:+neural_style_ret...
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+recurrent_neural_networks:+sequence.py:序列模型，computer_vision:+neural_style_retrain.py：修正postprocess函数，尝试图片分割下的再训练
0231d75a
Name Last commit Last update
.idea computer_vision:+ssd.py:SSD（单发多框的物体检测）的实现
.ipynb_checkpoints +computer_vision:image_augmentation
NH3_retrieval +NiN: 略过全连接层下的更少的参数与更低的过拟合可能性
backpropgation +convolutional-neural-networks:+conv.py:垂直边缘检测卷积核的训练:
computational_performance +computer_vision.kaggle_cifar10:基于resnet18与d2l.cifar10_tiny下的demo模式kaggle实战练习
computer_vision +recurrent_neural_networks:+sequence.py:序列模型，computer_vision:+neural_style_retrain.py：修正postprocess函数，尝试图片分割下的再训练
convolutional_modern +computer_vision.kaggle_cifar10:基于resnet18与d2l.cifar10_tiny下的demo模式kaggle实战练习
convolutional_neural_networks computer_vision:+transposed_conv: 转置卷积：手搓一些简易的底层函数直观理解，为之后的语义分割训练做铺垫
linearRegression +mlp_prac.py
ml 封装softmax的训练函数，初步创建自定义'ml'包，便于后续调用
multilayer_perceptrons NH3_retrieval train, +backward
plot_02 California-house-prices: in_features == 83: 太少了，得多加特征列，预测值与真实值差很多
recurrent_neural_networks +recurrent_neural_networks:+sequence.py:序列模型，computer_vision:+neural_style_retrain.py：修正postprocess函数，尝试图片分割下的再训练
softmax_regression computer_vision:+neural_style:视觉篇最后一节：样式迁移：基于一张内容图和一张样式图下的：VGG19的模型权重固定而将图片作为训练参数的奇巧之技
test.py computer_vision:+fcn：全连接卷积神经网络下的VOC数据集的语义分割训练：重点在于：使用转置卷积层作为输出层、并使用基于反卷积核的4邻域双线性插值法初始化