《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
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
- 支持向量机 support vector machine
- 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
- 使用sequence to sequence 模型将一个字符串序列逆置。
- 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