Deep-Learning-21-Examples – “21 TensorFlowの実践の詳細を読む

ディープラーニング – 21 – 例

本手順は、Ubuntu 14.04、Python 2.7、TensorFlow> = 1.4.0のように、TensorFlowの実践的な詳細情報を基にしています。和Python 2运行本书的代码。

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以下の各章のコード详细的な運営方法：

1. MNIST机器習得入门
2. CIFAR-10 ImageNetを使用する
3. 打造自己的图像识别模型
4. ディープドリーム
5. 深度学习中的目标检测
6. 人脸检测人人识识别
7. 风景迁移
8. GANとDCGAN入門
9. pix2pix模型と自在上の色彩技術
10. 超分辨：让图像变得更清
11. CycleGAN非対応の画像画像换换
12. RNNの基本的な構造を記述した文字RNN文頭生成
13. 序列分類问题详解
14. 词的な表示：word2vec与词
15. 途中経過時間序列尺度
16. 神經网络机器翻译技术
17. 看板说话：将图像转换为文字
18. 强化学习入门之Q学習
19. 强化学习入门之SARSA算法
20. 深度强化学习：Deep Q Learning
21. 政策梯度（政策勾配）算法

本書包含事項主要な部分：第1〜11章主要な導入CNN関連事項、第8章〜第11章第12章〜第17章主要な取り組みRNN、LSTM関連项目;第18〜21章重要介入强化学習关系项目。

各部データファイルダウンロード

本論では、第1章〜第20章で述べたように、第1章〜第20章で述べたように、

例如：第4章有chapter_4 /和chapter_4_data /前のページに戻る前のページ次のページ

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致死

感謝电子工业出版社的孙学女女宋亚东先生为本书的进出的努力、同时也感谢刘婧源同學给本书的宝贵建议。この本の中身を閲覧する：この商品にタグをつけてみませんか？中、均作指摘说明、在此也对原作者表示深深的感謝。