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目錄
1、基礎
TensorFlow基礎知識點總結
用tensorboard來看看我們的網絡流吧
使用dropout來避免過擬合吧
使用Tensorflow實現第一個神經網絡吧！
實現CNN對mnist手寫數字分類
2、自然語言相關
使用簡單的RNN觀測數字中的規律
更進一步，使用LSTM實現對手寫數字識別
簡單的Seq2Seq實現作對聯
使用Seq2Seq+attention model實現簡單的Chatbot
3、強化學習相關
實戰深度強化學習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
深度強化學習-Policy Gradient基本實現
深度強化學習-Actor-Critic算法原理和實現
深度強化學習-DDPG算法原理和實現
Pointer-network理論及tensorflow實戰
探秘多智能體強化學習-MADDPG算法原理及簡單實現
4、推薦系統
推薦系統遇上深度學習(一)--FM模型理論和實踐
推薦系統遇上深度學習(二)--FFM模型理論和實踐
推薦系統遇上深度學習(三)--DeepFM模型理論和實踐
推薦系統遇上深度學習(四)--多值離散特徵的embedding解決方案
推薦系統遇上深度學習(五)--Deep&Cross Network模型理論和實踐
推薦系統遇上深度學習(六)--PNN模型理論和實踐
推薦系統遇上深度學習(七)--NFM模型理論和實踐
推薦系統遇上深度學習(八)--AFM模型理論和實踐
推薦系統遇上深度學習(九)--評價指標AUC原理及實踐
推薦系統遇上深度學習(十)--GBDT+LR融合方案實戰
推薦系統遇上深度學習(十一)--神經協同過濾NCF原理及實戰
推薦系統遇上深度學習(十二)--推薦系統中的EE問題及基本Bandit算法
推薦系統遇上深度學習(十三)--linUCB方法淺析及實現
推薦系統遇上深度學習(十四)--《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》
推薦系統遇上深度學習(十五)--強化學習在京東推薦中的探索
推薦系統遇上深度學習(十六)--詳解推薦系統中的常用評測指標
推薦系統遇上深度學習(十七)--探秘阿里之MLR算法淺析及實現
推薦系統遇上深度學習(十八)--探秘阿里之深度興趣網絡(DIN)淺析及實現
推薦系統遇上深度學習(十九)--探秘阿里之完整空間多任務模型ESSM
推薦系統遇上深度學習(二十)--貝葉斯個性化排序(BPR)算法原理及實戰
推薦系統遇上深度學習(二十一)--階段性回顧
推薦系統遇上深度學習(二十二)--DeepFM升級版XDeepFM模型強勢來襲！
推薦系統遇上深度學習(二十三)--大一統信息檢索模型IRGAN在推薦領域的應用
推薦系統遇上深度學習(二十四)--深度興趣進化網絡DIEN原理及實戰！
推薦系統遇上深度學習(二十五)--當知識圖譜遇上個性化推薦
推薦系統遇上深度學習(二十六)--知識圖譜與推薦系統結合之DKN模型原理及實現
推薦系統遇上深度學習(二十七)--知識圖譜與推薦系統結合之RippleNet模型原理及實現
5、GAN
聽說GAN很高大上，其實就這麼簡單
對抗思想與強化學習的碰撞-SeqGAN模型原理和代碼解析
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