Github: https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples
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:
- MNIST机器習得入门
- CIFAR-10 ImageNetを使用する
- 打造自己的图像识别模型
- ディープドリーム
- 深度学习中的目标检测
- 人脸检测人人识识别
- 风景迁移
- GANとDCGAN入門
- pix2pix模型と自在上の色彩技術
- 超分辨:让图像变得更清
- CycleGAN非対応の画像画像换换
- RNNの基本的な構造を記述した文字RNN文頭生成
- 序列分類问题详解
- 词的な表示:word2vec与词
- 途中経過時間序列尺度
- 神經网络机器翻译技术
- 看板说话:将图像转换为文字
- 强化学习入门之Q学習
- 强化学习入门之SARSA算法
- 深度强化学习:Deep Q Learning
- 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。