基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)----台大李宏毅机器学习作业3(HW3)...-附件资源

李宏毅机器学习作业3CNN数据testing set 和validation set。因为文件太大了一个放不下，所以分开放了。。。training set可以去我的资源里找找。

李宏毅机器学习作业3CNN数据training set。因为文件太大了一个放不下，所以分开放了。testing set 和validation set可以去我的资源里找找。

本文是2016 台湾资料科学年会前导课程“一天搞懂深度学习”的全部讲义PPT（共268页），由台湾大学电机工程学助理教授李宏毅主讲。作者在文中分四个部分对神经网络的原理、目前存在形态以及未来的发展进行了介绍。深度学习的每一个核心概念在文中都有相关案例进行呈现，通俗易懂。一天的时间搞懂深度学习？其实并不是没有可能。 需要的，请自行下载

李宏毅机器学习·笔记自己整理成了PDF，现在分享给大家。

Lhy_Machine_Learning 李宏毅2021Spring机器学习课程课件及作业 B站视频地址： : 课程主页： : 不定期分享读研干货，点赞关注一起进步： ://space.bilibili.com/46880349 人工智能技术探讨群：78174903 第一节简介作业HW1：回归 第二节深度学习作业HW2：分类 第三节自我注意作业HW3：CNN HW4：自我注意 第四节机器学习理论 第五节变压器作业HW5：变压器 第六节生成模型作业HW6：GAN 第七节自我监督学习作业HW7：BERT HW8：自动编码器 第八节可解释的AI /对抗攻击作业HW9：可解释的AI HW10：对抗攻击 第九节域适应/ RL作业HW11：适应 第十节RL作业HW12：RL 第十篇隐私与ML 第十二节Quantum ML 第十三节Life / Long / Compression作业HW1

国立台湾大学机器学习Machine Learning 2021 Spring （每周更新！每周更新！） 该存储库包含李宏毅（Hung-Yi Lee）指导的15项机器学习家庭作业的代码和幻灯片。 有关该课程的所有信息都可以在上找到。 讲座视频 讲座视频可在Hung-Yi Lee的。 15作业 HW1：回归 HW2：分类 HW3：CNN HW4：自我关注 HW5：变压器 HW6：GAN HW7：BERT HW8：自动编码器 HW9：可解释的AI HW10：对抗性攻击 HW11：适应 HW12：强化学习 HW13：终身学习 HW14：压缩 HW15：元学习

李宏毅ML作业3: 食物分类, kaggle预测与报告题目实作源码, 配合博客阅读: https://blog.csdn.net/lagoon_lala/article/details/118425354

下载之后解压为三个文本文件

本资源仅方便大家辅助博文学习，已得到李老师的许可 深度学习与人类语言处理的课程ppt，在本课程中，文字和语音的内容各占一半，主要关注近3年的相关技术，重点讲述BERT及之后的预处理模型。 李宏毅老师2020新课深度学习与人类语言处理课程主页： http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html 视频地址： https://www.bilibili.com/video/BV1RE411g7rQ