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ApacheCN 深度学习译文集 20201229 更新
新增了七个教程:
TensorFlow 和 Keras 应用开发入门
零、前言
一、神经网络和深度学习简介
二、模型架构
三、模型评估和优化
四、产品化
TensorFlow 图像深度学习实用指南
零、前言
一、机器学习工具包
二、图片数据
三、经典神经网络
Python 元学习实用指南
零、前言
一、元学习导论
二、使用连体网络的人脸和音频识别
三、原型网络及其变体
四、使用 TensorFlow 的关系和匹配网络
五、记忆增强神经网络
六、MAML 及其变体
七、元 SGD 和 Reptile
八、作为优化目标的梯度一致性
九、最新进展和后续步骤
十、答案
Python 强化学习实用指南
零、前言
一、强化学习导论
二、OpenAI 和 TensorFlow 入门
三、马尔可夫决策过程与动态规划
四、用于游戏的蒙特卡洛方法
五、时间差异学习
六、多臂老丨虎丨机问题
七、深度学习基础
八、深度 Q 网络和 Atari 游戏
九、用深度循环 Q 网络玩《毁灭战士》
十、异步优势演员评论家网络
十一、策略梯度和优化
十二、Capstone 项目 – 将 DQN 用于赛车
十三、最新进展和后续步骤
十四、答案
Python 智能项目
零、前言
一、人工智能系统的基础
二、迁移学习
三、神经机器翻译
四、使用 GAN 的时尚行业样式迁移
五、视频字幕应用
六、智能推荐系统
七、电影评论情感分析移动应用
八、用于客户服务的会话式 AI 聊天机器人
九、使用强化学习的自主无人驾驶汽车
十、深度学习视角的验证码
精通 Sklearn 和 TensorFlow 预测性分析
零、前言
一、回归和分类的集成方法
二、交叉验证和参数调整
三、使用特征
四、人工神经网络和 TensorFlow 简介
五、将 TensorFlow 和深度神经网络用于预测分析
TensorFlow 2.0 的新增功能
零、前言
第 1 部分:TensorFlow 2.0 - 架构和 API 更改
一、TensorFlow 2.0 入门
二、Keras 默认集成和急切执行
第 2 部分:TensorFlow 2.0 - 数据和模型训练管道
三、设计和构建输入数据管道
四、TensorBoard 的模型训练和使用
第 3 部分:TensorFlow 2.0 - 模型推断和部署以及 AIY
五、模型推理管道 - 多平台部署
六、AIY 项目和 TensorFlow Lite
第 4 部分:TensorFlow 2.0 - 迁移,总结
七、从 TensorFlow 1.x 迁移到 2.0
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原文地址:https://www.cnblogs.com/apachecn/p/14210529.html
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