深度学习TensorFlow实现集合

【导读】该项目使用Tensflow实现了一些一些深度学习的算法,帮助新手更快的上手。

Github 地址:

https://github.com/xiaohu2015/DeepLearning_tutorials

深度学习算法包括:

  • Logistic Regression
  • Multi-Layer Perceptron (MLP)
  • Convolution Neural Network (CNN)
  • Denoising Aotoencoder (DA)
  • Stacked Denoising Autoencoder (SDA)
  • Restricted Boltzmann Machine (RBM)
  • Deep Belief Network (DBN)

CNN Models

  • MobileNet
  • SqueezeNet
  • ResNet
  • ShuffleNet
  • DenseNet

Object detection

  • YOLOv1
  • SSD
  • YOLOv2

Practical examples

You can find more practical examples with tensorflow here:

  • CNN for sentence classification
  • RNN for language model
  • LSTM for language model (PTB data)
  • VGG model for image classification (object recognition)
  • Residual network for cifar10_dataset
  • LSTM for time series prediction
  • Generative adversarial network (GAN)
  • Variational autoencoder (VAE)

-END-

原文发布于微信公众号 - 专知(Quan_Zhuanzhi)

原文发表时间:2018-09-08

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