《神经网络与深度学习》课程练习

邱锡鹏《神经网络与深度学习》 课程代码实现，欢迎指正

环境设定

本次作业需要首先安装 anaconda3 下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ ， tensorflow 2.0 pytorch >0.4

Exercise

• chap1_warmup

  numpy是Python中对于矩阵处理很实用的工具包，本小节作业主要是熟悉基本的numpy操作。

• chap2_linear regression

  线性回归模型

• chap3_support vector machine

  支持向量机

• chap3_softmax regression

  logistic 回归和softmax 回归模型

• chap4_simple neural network

  利用numpy实现全连接神经网络

• chap5_convolutional neural network

  利用卷积神经网络，处理MNIST 数据集分类问题

• chap6_recurrent neural network

  基于RNN神经网络的唐诗生成问题

• chap11_gaussian mixture

  高斯混合模型

• chap12_restricted Boltzmann machine

  限制玻尔兹曼机

• chap14_deep reinforcement learning

  强化学习： 黑白棋