Tensroflow練習(xí)，包括強化學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)、nlp等
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目錄
1、基礎(chǔ)
TensorFlow基礎(chǔ)知識點總結(jié)
用tensorboard來看看我們的網(wǎng)絡(luò)流吧
使用dropout來避免過擬合吧
使用Tensorflow實現(xiàn)第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吧！
實現(xiàn)CNN對mnist手寫數(shù)字分類
2、自然語言相關(guān)
使用簡單的RNN觀測數(shù)字中的規(guī)律
更進一步，使用LSTM實現(xiàn)對手寫數(shù)字識別
簡單的Seq2Seq實現(xiàn)作對聯(lián)
使用Seq2Seq+attention model實現(xiàn)簡單的Chatbot
3、強化學(xué)習(xí)相關(guān)
實戰(zhàn)深度強化學(xué)習(xí)DQN-理論和實踐
DQN三大改進(一)-Double DQN
DQN三大改進(二)-Prioritised replay
DQN三大改進(三)-Dueling Network
深度強化學(xué)習(xí)-Policy Gradient基本實現(xiàn)
深度強化學(xué)習(xí)-Actor-Critic算法原理和實現(xiàn)
深度強化學(xué)習(xí)-DDPG算法原理和實現(xiàn)
Pointer-network理論及tensorflow實戰(zhàn)
探秘多智能體強化學(xué)習(xí)-MADDPG算法原理及簡單實現(xiàn)
4、推薦系統(tǒng)
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(一)--FM模型理論和實踐
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(二)--FFM模型理論和實踐
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(三)--DeepFM模型理論和實踐
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(四)--多值離散特征的embedding解決方案
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(五)--Deep&Cross Network模型理論和實踐
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(六)--PNN模型理論和實踐
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(七)--NFM模型理論和實踐
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(八)--AFM模型理論和實踐
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(九)--評價指標(biāo)AUC原理及實踐
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十)--GBDT+LR融合方案實戰(zhàn)
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十一)--神經(jīng)協(xié)同過濾NCF原理及實戰(zhàn)
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十二)--推薦系統(tǒng)中的EE問題及基本Bandit算法
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十三)--linUCB方法淺析及實現(xiàn)
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十四)--《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十五)--強化學(xué)習(xí)在京東推薦中的探索
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十六)--詳解推薦系統(tǒng)中的常用評測指標(biāo)
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十七)--探秘阿里之MLR算法淺析及實現(xiàn)
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十八)--探秘阿里之深度興趣網(wǎng)絡(luò)(DIN)淺析及實現(xiàn)
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十九)--探秘阿里之完整空間多任務(wù)模型ESSM
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(二十)--貝葉斯個性化排序(BPR)算法原理及實戰(zhàn)
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(二十一)--階段性回顧
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(二十二)--DeepFM升級版XDeepFM模型強勢來襲！
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(二十三)--大一統(tǒng)信息檢索模型IRGAN在推薦領(lǐng)域的應(yīng)用
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(二十四)--深度興趣進化網(wǎng)絡(luò)DIEN原理及實戰(zhàn)！
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(二十五)--當(dāng)知識圖譜遇上個性化推薦
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(二十六)--知識圖譜與推薦系統(tǒng)結(jié)合之DKN模型原理及實現(xiàn)
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(二十七)--知識圖譜與推薦系統(tǒng)結(jié)合之RippleNet模型原理及實現(xiàn)
5、GAN
聽說GAN很高大上，其實就這么簡單
對抗思想與強化學(xué)習(xí)的碰撞-SeqGAN模型原理和代碼解析
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