code目录是代码，models目录下存放了我训练好的模型，data目录是数据，需要从百度网盘中下载，下载链接如下，如果链接失效请私信我获取新的下载链接，下载解压之后在数据把代码中的数据集路径修改为你解压的路径即可，资源见压缩包中的百度网盘地址。 包含垃圾分类数据集和tf代码-8w张图片245个类，提供2组训练好的模型在models目录下，详情参考：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/118025415

深度学习入门实战例子必备的--MNIST手写数字数据集，可以利用CNN,GAN,DCGAN等神经网络做各种各样的实验。除了原有的四个数据集，加入了CSV格式的MNIST

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非常清晰非常清晰！！！Michael Nielsen 大神的 《Neural Networks and Deep Learning》 网络教程一直是很多如我一样的小白入门深度学习的很好的一本初级教程。不过其原版为英文，对于初期来说我们应该以了解原理和基本用法为主，所以中文版其实更适合初学者。幸好国内有不少同好辛苦翻译了一个不错的中文版本，并且使用 LaTex 进行排版以方便阅读。

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神经网络Simnet函数语义匹配技术详解.docx

seq2seq_Pointer_Generator_Summarizer 一个用于深度抽象摘要项目的深度学习神经网络：这是一个从中文对话中生成摘要总结的项目。有趣的对话是客户和汽车技术人员之间的对话，其中有80000多个样本用于培训和测试，还有20000样本用于预测。数据基准线在某种程度上对于中文是典型的，清除数据-段-标记化-批处理。但是，处理长时间的对话并向word2vec模型添加特殊令牌是很棘手的。通过重新训练模型将特殊令牌添加到w2v模型。 还提供了原始数据集，细分数据集，w2v模型之类的文件以供立即测试。请注意，嵌入矩阵文件太大，无法上传。 在此项目中，您可以：训练模型，测试模型或评估模型：一切都是经典的并使用tensorflow 2.0构建，单词嵌入由word2vec进行预训练，并且seq2seq包括Gru作为编码器，Bahdanau注意和单向Gru作为解码器。该模型还包含指针

Neural Networks and Deep Learning 中文版 Michael Nielsen 著 完整书签 很好的入门神经网络和深度学习的书籍！

mnist数据集，已处理成train test文件，文件夹分好了，拿到可以直接进行训练或者测试，方便读取

MNIST手写数字数据集，包括训练集和测试集两部分，训练集和测试集的标签分别在train_lables.txt和test_lables.txt两个文件中，序号与手写数字图片相对应，导入后可以转化为相应矩阵。该文档可用来练习制作自己的数据集过程。