.
├── ANN1
│   ├── Numpy
│   │   ├── 1. Softmax.ipynb
│   │   ├── 2. forwardprop (One hidden layer).ipynb
│   │   ├── 3. Ecommerce prediction (No training).ipynb
│   │   ├── 4. Backprop (one hidden layer).ipynb
│   │   ├── 5. Regression.ipynb
│   │   └── ecommerce_data.csv
│   └── Tensorflow
│       ├── Plug and play.ipynb
│       ├── TF CIFAR - CNN.ipynb
│       ├── TF CIFAR Improved- CNN.ipynb
│       ├── TF FashionMNIST - CNN.ipynb
│       ├── TF Linear Classification.ipynb
│       ├── TF Linear Regression.ipynb
│       ├── TF MNIST.ipynb
│       ├── TF Sample new model.ipynb
│       └── TF2.0 intro.ipynb
├── ANN2
│   ├── Data
│   │   └── train.csv
│   ├── adam.py
│   ├── benchmark_pca.py
│   ├── full_stoch_batch.py
│   ├── grid_search.py
│   ├── momentum.py
│   ├── random_search.py
│   ├── rmsprop.py
│   ├── single_backprop.py
│   ├── tensorflow_example.py
│   ├── theano_ann.py
│   └── util.py
├── README.md