内容详情：【深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf+代码】 【源码】 【dataset】 mnist.py lena_gray.png lena.png __init__.py 【common】 util.py trainer.py optimizer.py multi_layer_net_extend.py multi_layer_net.py layers.py gradient.py functions.py __init__.py 【ch08】 train_deepnet.py misclassified_mnist.py half_float_network.py deep_convnet.py awesome_net.py 【ch07】 visualize_filter.py train_convnet.py simple_convnet.py gradient_check.py apply_filter.py 【ch06】 weight_init_compare.py weight_init_activation_histogram.py overfit_weight_decay.py overfit_dropout.py optimizer_compare_naive.py optimizer_compare_mnist.py hyperparameter_optimization.py batch_norm_test.py batch_norm_gradient_check.py 【ch05】 two_layer_net.py train_neuralnet.py layer_naive.py gradient_check.py buy_apple_orange.py buy_apple.py 【ch04】 two_layer_net.py trai...等。
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