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21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解
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21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解
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目录
第1章 MNIST机器学习入门
第2章 CIFAR-10与ImageNet图像识别
第3章 打造自己的图像识别模型
第4章 Deep Dream模型
第5章 深度学习中的目标检测
第6章 人脸检测和人脸识别
第7章 图像风格迁移
第8章 GAN和DCGAN入门
第9章 pix2pix模型与自动上色技术
第10章 超分辨率:如何让图像变得更清晰
第11章 CycleGAN与非配对图像转换
第12章 RNN基本结构与Char RNN文本生成
第13章 序列分类问题详解
第14章 词的向量表示:word2vec与词嵌入
第15章 在TensorFlow中进行时间序列预测
第16章 神经网络机器翻译技术
第17章 看图说话:将图像转换为文字
第18章 强化学习入门之Q Learning
第19章 强化学习入门之SARSA算法
第20章 深度强化学习:Deep Q Learning
第21章 策略梯度算法
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