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exercise for nndl
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exercise for nndl

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/nndl/exercise
• Owner: nndl
• Created: 2017-10-10T06:22:56.000Z (about 7 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2024-07-19T08:10:18.000Z (4 months ago)
• Last Synced: 2024-10-01T13:05:11.214Z (about 1 month ago)
• Language: Jupyter Notebook
• Size: 21.4 MB
• Stars: 3,170
• Watchers: 131
• Forks: 1,406
• Open Issues: 3
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  • Readme: README.md

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README

        
# 《神经网络与深度学习》课程练习

书籍信息：[神经网络与深度学习](https://nndl.github.io/)

欢迎大家补充练习题目。

### 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 

###  1. 热身练习 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。

### 2. 线性回归模型 Linear Regression

### 3. 线性模型

1. 支持向量机 support vector machine

2. Softmax回归 Softmax Regression

### 4. 前馈神经网络 Simple Neural Network

利用numpy实现全连接神经网络

### 5. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network (CNN)

利用卷积神经网络，处理MNIST 数据集分类问题。

### 6. 循环神经网络 Recurrent Neural Network (RNN)

基于循环神经网络的唐诗生成问题

### 7. 注意力机制 Attention Mechanism

1.  使用sequence to sequence 模型将一个字符串序列逆置。 

2. 使用attentive sequence to sequence 模型将一个字符串序列逆置。

### 11. 高斯混合模型 Gaussian Mixture Model

### 12. 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine (RBM)

使用受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM），对MNIST 数据集建模。

### 14. 深度强化学习 Deep Reinforcement Learning

强化学习： 黑白棋