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GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

hzy46

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

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“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。







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