Manning.Grokking.Deep.Learning.pdf            13.7 MB
+Grokking-Deep-Learning-源代码            75.0 MB
  spam.txt             10.3 MB
  shakespear.txt             97.6 KB
  reviews.txt             32.1 MB
  README.md             3.4 KB
  MNISTPreprocessor.ipynb             7.1 KB
  labels.txt             220.0 KB
  ham.txt             20.2 MB
  floyd.yml             33 Byte
  docker-compose.yml             581 Byte
  Chapter9 - Intro to Activation Functions - Modeling Probabilities.ipynb             5.2 KB
  Chapter8 - Intro to Regularization - Learning Signal and Ignoring Noise.ipynb             21.1 KB
  Chapter6 - Intro to Backpropagation - Building Your First DEEP Neural Network.ipynb             23.5 KB
  Chapter5 - Generalizing Gradient Descent - Learning Multiple Weights at a Time.ipynb             12.0 KB
  Chapter4 - Gradient Descent - Intro to Neural Learning.ipynb             89.8 KB
  Chapter3 -  Forward Propagation - Intro to Neural Prediction.ipynb             16.2 KB
  Chapter15 - Intro to Federated Learning - Deep Learning on Unseen Data.ipynb             44.4 KB
  Chapter14 - Intro to LSTMs - Part 2 - Learn to Write Like Shakespeare.ipynb             42.4 KB
  Chapter14 - Intro to LSTMs - Learn to Write Like Shakespeare.ipynb             54.1 KB
  Chapter14 - Exploding Gradients Examples.ipynb             3.7 KB
  Chapter13 - Intro to Automatic Differentiation - Let's Build A Deep Learning Framework.ipynb             76.7 KB
  Chapter12 - Intro to Recurrence - Predicting the Next Word.ipynb             17.1 KB
  Chapter11 - Intro to Word Embeddings - Neural Networks that Understand Language.ipynb             16.2 KB
  Chapter10 - Intro to Convolutional Neural Networks - Learning Edges and Corners.ipynb             20.8 KB
  .gitignore             255 Byte
+tasksv11             11.5 MB
   README              2.9 KB
   LICENSE              19.1 KB
  +shuffled              5.8 MB
  +en              5.8 MB