GitHub - taichuai/d2l_zh_tensorflow2.0: 本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现的部分代码改成tensorflow2.0的实现

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.ipynb_checkpoints		.ipynb_checkpoints
data		data
10.10 self-attention之transformer.ipynb		10.10 self-attention之transformer.ipynb
10.9 编码器—解码器（seq2seq）.ipynb		10.9 编码器—解码器（seq2seq）.ipynb
3.12 权重衰减(线性回归)的从零实现及简洁实现.ipynb		3.12 权重衰减(线性回归)的从零实现及简洁实现.ipynb
3.12 权重衰减的简洁实现.ipynb		3.12 权重衰减的简洁实现.ipynb
3.13.2 丢弃法(Dropout)从零开始实现及简洁实现.ipynb		3.13.2 丢弃法(Dropout)从零开始实现及简洁实现.ipynb
4.1 自定义模型.ipynb		4.1 自定义模型.ipynb
4.1自定义模型.ipynb		4.1自定义模型.ipynb
4.2 模型参数的访问、初始化和共享.ipynb		4.2 模型参数的访问、初始化和共享.ipynb
4.2模型参数的访问、初始化和共享.ipynb		4.2模型参数的访问、初始化和共享.ipynb
4.3 自定义层.ipynb		4.3 自定义层.ipynb
4.3自定义层.ipynb		4.3自定义层.ipynb
5.1 卷积神经网络之二维卷积层.ipynb		5.1 卷积神经网络之二维卷积层.ipynb
5.10 批量归一化.ipynb		5.10 批量归一化.ipynb
5.11 残差网络.ipynb		5.11 残差网络.ipynb
5.12 稠密连接网络（DenseNet）.ipynb		5.12 稠密连接网络（DenseNet）.ipynb
5.1卷积神经网络之二维卷积层.ipynb		5.1卷积神经网络之二维卷积层.ipynb
5.2 填充和步幅.ipynb		5.2 填充和步幅.ipynb
5.3 多输入通道和多输出通道.ipynb		5.3 多输入通道和多输出通道.ipynb
5.4 池化层.ipynb		5.4 池化层.ipynb
5.5 卷积神经网络（LeNet）.ipynb		5.5 卷积神经网络（LeNet）.ipynb
5.6 深度卷积神经网络（AlexNet）.ipynb		5.6 深度卷积神经网络（AlexNet）.ipynb
5.7 使用重复元素的网络（VGG）.ipynb		5.7 使用重复元素的网络（VGG）.ipynb
5.8 网络中的网络（NiN）.ipynb		5.8 网络中的网络（NiN）.ipynb
5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）.ipynb		5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）.ipynb
6.3 语言模型数据集处理.ipynb		6.3 语言模型数据集处理.ipynb
6.4 循环神经网络从零实现.ipynb		6.4 循环神经网络从零实现.ipynb
6.6 门控循环神经网络从零实现.ipynb		6.6 门控循环神经网络从零实现.ipynb
6.7 长短时循环神经网络从零实现.ipynb		6.7 长短时循环神经网络从零实现.ipynb
Auto-encoder实战.ipynb		Auto-encoder实战.ipynb
README.md		README.md
VAE实战.ipynb		VAE实战.ipynb
softmax回归的从零实现.ipynb		softmax回归的从零实现.ipynb
softmax回归的简洁实现.ipynb		softmax回归的简洁实现.ipynb
图像分类数据集.ipynb		图像分类数据集.ipynb
多层感知机之激活函数.ipynb		多层感知机之激活函数.ipynb
多层感知机的从零开始实现.ipynb		多层感知机的从零开始实现.ipynb
多层感知机的简洁实现.ipynb		多层感知机的简洁实现.ipynb
线性回归的从零实现.ipynb		线性回归的从零实现.ipynb
线性回归的简洁实现.ipynb		线性回归的简洁实现.ipynb

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本项目主要使用TensorFlow2.0复现李沐老师《动手学深度学习》系列课程的主要代码作为学习笔记，持续更新！部分代码参考自：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh 及 https://github.com/TrickyGo/Dive-into-DL-TensorFlow2.0

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