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Tensroflow练习

相关数据集下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1GMv7_3qruoVZBJMvN-afGA 密码:ako7 基于tf1.4

目录

1、基础<br> 基本语法<br> tensorBoard使用<br> dropout<br> 模型保存与重载<br> 基本神经网络<br> 卷积神经网络<br> <br> 2、自然语言相关<br> static_RNN<br> dynamic_RNN<br> LSTM<br> LSTM_regression<br> seq2seq<br> seq2seq_attention<br> <br> 3、强化学习相关<br> Q-learning<br> SARSA<br> SARSA-lambda<br> DQN<br> Double DQN<br> Dueling DQN<br> Prioritized Replay DQN<br> Policy Gradient<br> Actor-Critic<br> DDPG<br> Pointer-Network<br> MADDPG<br> <br> 4、推荐系统<br> FM<br> FFM<br> DeepFM<br> Deep Cross Network<br> P NN<br> NFM<br> AFM<br> MLR<br> DIN<br> Bandit<br> GBDT+LR<br> evaluation-metrics<br> NCF<br> <br> 5、GAN<br> Basic GAN<br> SeqGAN<br>

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1、基础<br> TensorFlow基础知识点总结<br> 用tensorboard来看看我们的网络流吧<br> 使用dropout来避免过拟合吧<br> 使用Tensorflow实现第一个神经网络吧！<br> 实现CNN对mnist手写数字分类<br> <br> 2、自然语言相关<br> 使用简单的RNN观测数字中的规律<br> 更进一步，使用LSTM实现对手写数字识别<br> 简单的Seq2Seq实现作对联<br> 使用Seq2Seq+attention model实现简单的Chatbot<br> <br> 3、强化学习相关<br> 实战深度强化学习DQN-理论和实践<br> DQN三大改进(一)-Double DQN<br> DQN三大改进(二)-Prioritised replay<br> DQN三大改进(三)-Dueling Network<br> 深度强化学习-Policy Gradient基本实现<br> 深度强化学习-Actor-Critic算法原理和实现<br> 深度强化学习-DDPG算法原理和实现<br> Pointer-network理论及tensorflow实战<br> 探秘多智能体强化学习-MADDPG算法原理及简单实现<br> <br> 4、推荐系统<br> 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践<br> 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践<br> 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践<br> 推荐系统遇上深度学习(四)--多值离散特征的embedding解决方案<br> 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践<br> 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践<br> 推荐系统遇上深度学习(七)--NFM模型理论和实践<br> 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践<br> 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践<br> 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战<br> 推荐系统遇上深度学习(十一)--神经协同过滤NCF原理及实战<br> 推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法<br> 推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB方法浅析及实现<br> 推荐系统遇上深度学习(十四)--《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》<br> 推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索<br> 推荐系统遇上深度学习(十六)--详解推荐系统中的常用评测指标<br> 推荐系统遇上深度学习(十七)--探秘阿里之MLR算法浅析及实现<br> 推荐系统遇上深度学习(十八)--探秘阿里之深度兴趣网络(DIN)浅析及实现<br> 推荐系统遇上深度学习(十九)--探秘阿里之完整空间多任务模型ESSM<br> 推荐系统遇上深度学习(二十)--贝叶斯个性化排序(BPR)算法原理及实战<br> 推荐系统遇上深度学习(二十一)--阶段性回顾<br> 推荐系统遇上深度学习(二十二)--DeepFM升级版XDeepFM模型强势来袭！<br> 推荐系统遇上深度学习(二十三)--大一统信息检索模型IRGAN在推荐领域的应用<br> 推荐系统遇上深度学习(二十四)--深度兴趣进化网络DIEN原理及实战！<br> 推荐系统遇上深度学习(二十五)--当知识图谱遇上个性化推荐<br> 推荐系统遇上深度学习(二十六)--知识图谱与推荐系统结合之DKN模型原理及实现<br> 推荐系统遇上深度学习(二十七)--知识图谱与推荐系统结合之RippleNet模型原理及实现<br> <br> 5、GAN<br> 听说GAN很高大上，其实就这么简单<br> 对抗思想与强化学习的碰撞-SeqGAN模型原理和代码解析<br>