2018.09-2018.11 Summary & 2018.11-2019.01 plan

总体内容

Mon 10 Mon 17 Mon 24 October Mon 08 Mon 15 Mon 22 Mon 29 Mon 05 Mon 12 双流 Paper Part TSN Paper Part IELTS Word Recite CS231N Machine Learning(Video) Deep Learning(Video) 双流 Summary Part TSN Summary Part IELTS Class Python(Theory) Python(Coding Learning) Python(Exercise) TensorFlow(Example Coding) TensorFlow(Theory) IELTS Review TLE Reading 蓝完成 黄进行 2018.9-2018.11学习情况(不含完成课后作业与课后复习)

P.S. 在2018.07.31实习结束后,即2018.08.01-2018.09.02,对Machine Learning的基本理论知识进行了自学

论文(自己总结)

  1. 置顶论文(总体思路,会不断添加内容)https://blog.csdn.net/Eudemonia_mia/article/details/83990392
  2. 双流论文(Paper part)https://blog.csdn.net/Eudemonia_mia/article/details/82812028
  3. TSN论文(Paper part)
    https://blog.csdn.net/Eudemonia_mia/article/details/82956311
  4. 双流论文(Summary part)https://blog.csdn.net/Eudemonia_mia/article/details/83962449
  5. TSN论文(Summary part)
    https://blog.csdn.net/Eudemonia_mia/article/details/83988633

TensorFlow

  1. 简单回归
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  2. 简单神经网络进行回归(200次与2000次)

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  1. MNIST的简单分类

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  1. 交叉熵
    使用交叉熵来完成MNIST,可以看到与MNIST的简单分类相比,交叉熵在第5次迭代就可以达到简单分类最后的效果
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  2. Dropout
    使用Dropout来完成MNIST,可以看到与交叉熵相比,Dropout在第2次迭代就可以达到交叉熵最后的效果,且最后的效果很好
    2018.09-2018.11 Summary & 2018.11-2019.01 plan_第6张图片

  3. 使用卷积神经网络应用于MNIST

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  1. 其他的优化器
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  2. 使用inception-v3模型进行图像识别

导入模型,建立两个字典,用字符串将两个字典联系起来
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接下来的学习(不含完成课后作业)

  1. 统计的知识点
  2. 复现TSN
  3. TLE(Paper part)
  4. Python
  5. IELTS
  6. 九转教育天使投

你可能感兴趣的:(Deep,Learning,Summary)