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Using tensorflow to implement different deep learning model

Primary LanguagePython

学习Tensorflow的内容

鄙人通过阅读Tensorflow的programmers_guide。我编写(抄)当中的代码和一些**,为日后回忆和记录做做准备。

Lesson1:

使用基本的创建模型、创建变量和保存模型

Lesson2:

在Tensorflow中使用队列,组织输入数据并转变为批量的格式化数据。这样是为了加快Tensorflow的吞吐数据量。

Lesson3 (CNN之图像人脸识别):

利用olivettifaces.gif数据训练“人脸识别”,准确来说仅仅是一个“人脸分类”。

olivetti faces

设计的网络是基于CNNs,

模型结构

最后的结果:

测试结果

红色框为错误识别

Lesson4 (RNN之LSTM实现):

使用Tensorflow重新实现一遍LSTM的结构

LSTM结构

利用自己的建立的LSTM模型训练并学习一小段英文文章,最后自己生成一段英文文字。完成基本的语言模型。

Lesson5 (RNN之生成唐诗):

给定一批唐诗,我们利用LSTM训练这些唐诗当中字之间的前后关系,建立简单的唐诗语言模型。

Lesson6 (DQN,失败之作):

利用DQN训练机器人学习玩智障的打球游戏,但是效果并不明显。正在寻找原因

Lesson7 (GANs,利用对抗神经网络):

利用EBGANs模型学习给定的明星照片并且生成一些伪明星照片。但可以跑起来,但是不能利用TF的共享变量来提升代码质量,待解决。