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fd4dcfe8
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12月 29, 2020
作者:
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-60
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new/intel-proj-py/SUMMARY.md
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-6
new/whats-new-tf2/SUMMARY.md
new/whats-new-tf2/SUMMARY.md
+8
-8
未找到文件。
new/begin-app-dev-tf-keras/SUMMARY.md
浏览文件 @
fd4dcfe8
+
[
TensorFlow 和 Keras 应用开发入门
](
README.md
)
+
[
前言
](
0.md
)
+
[
第 1 章
神经网络和深度学习简介
](
1.md
)
+
[
第 2 章
模型架构
](
2.md
)
+
[
第 3 章
模型评估和优化
](
3.md
)
+
[
第 4 章
产品化
](
4.md
)
+
[
零、
前言
](
0.md
)
+
[
一、
神经网络和深度学习简介
](
1.md
)
+
[
二、
模型架构
](
2.md
)
+
[
三、
模型评估和优化
](
3.md
)
+
[
四、
产品化
](
4.md
)
new/handson-dl-img-tf/SUMMARY.md
浏览文件 @
fd4dcfe8
+
[
TensorFlow 图像深度学习实用指南
](
README.md
)
+
[
前言
](
0.md
)
+
[
机器学习工具包
](
1.md
)
+
[
图片数据
](
2.md
)
+
[
经典神经网络
](
3.md
)
+
[
零、
前言
](
0.md
)
+
[
一、
机器学习工具包
](
1.md
)
+
[
二、
图片数据
](
2.md
)
+
[
三、
经典神经网络
](
3.md
)
new/handson-meta-learn-py/SUMMARY.md
浏览文件 @
fd4dcfe8
+
[
Python 元学习实用指南
](
README.md
)
+
[
前言
](
00.md
)
+
[
元学习导论
](
01.md
)
+
[
使用连体网络的人脸和音频识别
](
02.md
)
+
[
原型网络及其变体
](
03.md
)
+
[
使用 TensorFlow 的关系和匹配网络
](
04.md
)
+
[
记忆增强神经网络
](
05.md
)
+
[
MAML 及其变体
](
06.md
)
+
[
元 SGD 和 Reptile
](
07.md
)
+
[
作为优化目标的梯度一致性
](
08.md
)
+
[
最新进展和后续步骤
](
09.md
)
+
[
答案
](
10.md
)
+
[
零、
前言
](
00.md
)
+
[
一、
元学习导论
](
01.md
)
+
[
二、
使用连体网络的人脸和音频识别
](
02.md
)
+
[
三、
原型网络及其变体
](
03.md
)
+
[
四、
使用 TensorFlow 的关系和匹配网络
](
04.md
)
+
[
五、
记忆增强神经网络
](
05.md
)
+
[
六、
MAML 及其变体
](
06.md
)
+
[
七、
元 SGD 和 Reptile
](
07.md
)
+
[
八、
作为优化目标的梯度一致性
](
08.md
)
+
[
九、
最新进展和后续步骤
](
09.md
)
+
[
十、
答案
](
10.md
)
new/handson-rl-py/SUMMARY.md
浏览文件 @
fd4dcfe8
+
[
Python 强化学习实用指南
](
README.md
)
+
[
前言
](
00.md
)
+
[
强化学习导论
](
01.md
)
+
[
OpenAI 和 TensorFlow 入门
](
02.md
)
+
[
马尔可夫决策过程与动态规划
](
03.md
)
+
[
用于游戏的蒙特卡洛方法
](
04.md
)
+
[
时间差异学习
](
05.md
)
+
[
多臂老虎机问题
](
06.md
)
+
[
深度学习基础
](
07.md
)
+
[
深度 Q 网络和 Atari 游戏
](
08.md
)
+
[
用深度循环 Q 网络玩《毁灭战士》
](
09.md
)
+
[
异步优势演员评论家网络
](
10.md
)
+
[
策略梯度和优化
](
11.md
)
+
[
Capstone 项目 – 将 DQN 用于赛车
](
12.md
)
+
[
最新进展和后续步骤
](
13.md
)
+
[
答案
](
14.md
)
+
[
零、
前言
](
00.md
)
+
[
一、
强化学习导论
](
01.md
)
+
[
二、
OpenAI 和 TensorFlow 入门
](
02.md
)
+
[
三、
马尔可夫决策过程与动态规划
](
03.md
)
+
[
四、
用于游戏的蒙特卡洛方法
](
04.md
)
+
[
五、
时间差异学习
](
05.md
)
+
[
六、
多臂老虎机问题
](
06.md
)
+
[
七、
深度学习基础
](
07.md
)
+
[
八、
深度 Q 网络和 Atari 游戏
](
08.md
)
+
[
九、
用深度循环 Q 网络玩《毁灭战士》
](
09.md
)
+
[
十、
异步优势演员评论家网络
](
10.md
)
+
[
十一、
策略梯度和优化
](
11.md
)
+
[
十二、
Capstone 项目 – 将 DQN 用于赛车
](
12.md
)
+
[
十三、
最新进展和后续步骤
](
13.md
)
+
[
十四、
答案
](
14.md
)
new/intel-proj-py/SUMMARY.md
浏览文件 @
fd4dcfe8
+
[
Python 智能项目
](
README.md
)
+
[
前言
](
00.md
)
+
[
人工智能系统的基础
](
01.md
)
+
[
迁移学习
](
02.md
)
+
[
神经机器翻译
](
03.md
)
+
[
使用 GAN 的时尚行业样式迁移
](
04.md
)
+
[
视频字幕应用
](
05.md
)
+
[
智能推荐系统
](
06.md
)
+
[
电影评论情感分析移动应用
](
07.md
)
+
[
用于客户服务的会话式 AI 聊天机器人
](
08.md
)
+
[
使用强化学习的自主无人驾驶汽车
](
09.md
)
+
[
深度学习视角的验证码
](
10.md
)
+
[
零、
前言
](
00.md
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一、
人工智能系统的基础
](
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[
二、
迁移学习
](
02.md
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三、
神经机器翻译
](
03.md
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[
四、
使用 GAN 的时尚行业样式迁移
](
04.md
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[
五、
视频字幕应用
](
05.md
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[
六、
智能推荐系统
](
06.md
)
+
[
七、
电影评论情感分析移动应用
](
07.md
)
+
[
八、
用于客户服务的会话式 AI 聊天机器人
](
08.md
)
+
[
九、
使用强化学习的自主无人驾驶汽车
](
09.md
)
+
[
十、
深度学习视角的验证码
](
10.md
)
new/master-pred-anal-sklearn-tf/SUMMARY.md
浏览文件 @
fd4dcfe8
+
[
精通 Sklearn 和 TensorFlow 预测性分析
](
README.md
)
+
[
前言
](
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)
+
[
回归和分类的集成方法
](
1.md
)
+
[
交叉验证和参数调整
](
2.md
)
+
[
使用特征
](
3.md
)
+
[
人工神经网络和 TensorFlow 简介
](
4.md
)
+
[
将 TensorFlow 和深度神经网络用于预测分析
](
5.md
)
+
[
零、
前言
](
0.md
)
+
[
一、
回归和分类的集成方法
](
1.md
)
+
[
二、
交叉验证和参数调整
](
2.md
)
+
[
三、
使用特征
](
3.md
)
+
[
四、
人工神经网络和 TensorFlow 简介
](
4.md
)
+
[
五、
将 TensorFlow 和深度神经网络用于预测分析
](
5.md
)
new/whats-new-tf2/SUMMARY.md
浏览文件 @
fd4dcfe8
+
[
TensorFlow 2.0 的新增功能
](
README.md
)
+
[
前言
](
0.md
)
+
[
零、
前言
](
0.md
)
+
[
第 1 部分:TensorFlow 2.0 - 架构和 API 更改
](
pt1.md
)
+
[
TensorFlow 2.0 入门
](
1.md
)
+
[
Keras 默认集成和急切执行
](
2.md
)
+
[
一、
TensorFlow 2.0 入门
](
1.md
)
+
[
二、
Keras 默认集成和急切执行
](
2.md
)
+
[
第 2 部分:TensorFlow 2.0 - 数据和模型训练管道
](
pt2.md
)
+
[
设计和构建输入数据管道
](
3.md
)
+
[
TensorBoard 的模型训练和使用
](
4.md
)
+
[
三、
设计和构建输入数据管道
](
3.md
)
+
[
四、
TensorBoard 的模型训练和使用
](
4.md
)
+
[
第 3 部分:TensorFlow 2.0 - 模型推断和部署以及 AIY
](
pt3.md
)
+
[
模型推理管道 - 多平台部署
](
5.md
)
+
[
AIY 项目和 TensorFlow Lite
](
6.md
)
+
[
五、
模型推理管道 - 多平台部署
](
5.md
)
+
[
六、
AIY 项目和 TensorFlow Lite
](
6.md
)
+
[
第 4 部分:TensorFlow 2.0 - 迁移,总结
](
pt4.md
)
+
[
从 TensorFlow 1.x 迁移到 2.0
](
7.md
)
+
[
七、
从 TensorFlow 1.x 迁移到 2.0
](
7.md
)
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