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tensorflow实战练习,包括强化学习、推荐系统、nlp等
Python Jupyter Notebook C++
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shixiaowen03
shixiaowen03 fix feature bias error
Latest commit dce42be Jun 24, 2019
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Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
.idea fix feature bias error Jun 24, 2019
CV dien Nov 4, 2018
GAN adjust Apr 30, 2018
RL
basic transformer & deepfm step by step Jun 20, 2019
nlp transformer & deepfm step by step Jun 20, 2019
other adjust Apr 30, 2018
recommendation fix feature bias error Jun 24, 2019
tf2.0-practice embedding May 26, 2019
.gitignore
README.md dataset link Apr 6, 2019

README.md

Tensroflow练习

相关数据集下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1GMv7_3qruoVZBJMvN-afGA 密码:ako7 基于tf1.4

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




推荐阅读

1、基础
TensorFlow基础知识点总结
用tensorboard来看看我们的网络流吧
使用dropout来避免过拟合吧
使用Tensorflow实现第一个神经网络吧!
实现CNN对mnist手写数字分类

2、自然语言相关
使用简单的RNN观测数字中的规律
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
实战深度强化学习DQN-理论和实践
DQN三大改进(一)-Double DQN
DQN三大改进(二)-Prioritised replay
DQN三大改进(三)-Dueling Network
深度强化学习-Policy Gradient基本实现
深度强化学习-Actor-Critic算法原理和实现
深度强化学习-DDPG算法原理和实现
Pointer-network理论及tensorflow实战
探秘多智能体强化学习-MADDPG算法原理及简单实现

4、推荐系统
推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践
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
推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践
推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
推荐系统遇上深度学习(十一)--神经协同过滤NCF原理及实战
推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法
推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB方法浅析及实现
推荐系统遇上深度学习(十四)--《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》
推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索
推荐系统遇上深度学习(十六)--详解推荐系统中的常用评测指标
推荐系统遇上深度学习(十七)--探秘阿里之MLR算法浅析及实现
推荐系统遇上深度学习(十八)--探秘阿里之深度兴趣网络(DIN)浅析及实现
推荐系统遇上深度学习(十九)--探秘阿里之完整空间多任务模型ESSM
推荐系统遇上深度学习(二十)--贝叶斯个性化排序(BPR)算法原理及实战
推荐系统遇上深度学习(二十一)--阶段性回顾
推荐系统遇上深度学习(二十二)--DeepFM升级版XDeepFM模型强势来袭!
推荐系统遇上深度学习(二十三)--大一统信息检索模型IRGAN在推荐领域的应用
推荐系统遇上深度学习(二十四)--深度兴趣进化网络DIEN原理及实战!
推荐系统遇上深度学习(二十五)--当知识图谱遇上个性化推荐
推荐系统遇上深度学习(二十六)--知识图谱与推荐系统结合之DKN模型原理及实现
推荐系统遇上深度学习(二十七)--知识图谱与推荐系统结合之RippleNet模型原理及实现

5、GAN
听说GAN很高大上,其实就这么简单
对抗思想与强化学习的碰撞-SeqGAN模型原理和代码解析

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