Tensroflow练习
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目录
1、基础
基本语法
tensorBoard使用
dropout
模型保存与重载
基本神经网络
卷积神经网络
2、自然语言相关
static_RNN
dynamic_RNN
LSTM
LSTM_regression
seq2seq
seq2seq_attention
3、强化学习相关
Q-learning
SARSA
SARSA-lambda
DQN
Double DQN
Dueling DQN
Prioritized Replay DQN
Policy Gradient
Actor-Critic
DDPG
Pointer-Network
MADDPG
4、推荐系统
FM
FFM
DeepFM
Deep Cross Network
P NN
NFM
AFM
MLR
DIN
Bandit
GBDT+LR
evaluation-metrics
NCF
5、GAN
Basic GAN
SeqGAN
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2、自然语言相关
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更进一步，使用LSTM实现对手写数字识别
简单的Seq2Seq实现作对联
使用Seq2Seq+attention model实现简单的Chatbot
3、强化学习相关
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4、推荐系统
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推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践
推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践
推荐系统遇上深度学习(四)--多值离散特征的embedding解决方案
推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践
推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践
推荐系统遇上深度学习(七)--NFM模型理论和实践
推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践
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5、GAN
听说GAN很高大上，其实就这么简单
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