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一、教程

1 — 从基础到更有趣的 TensorFlow 应用

2 — 基于 Google TensorFlow 框架的深度学习简介，这些教程是 Newmu 的Theano 直接端口

— 给初学者的 TensorFlow 教程和代码示例

— 通过 Python 使用 Jupyter Notebook 编写的 TensorFlow 教程

— 从其他 TensorFlow 示例重新创建代码

— TensorFlow 在树莓派上正确编译和运行

— 在 TensorFlow 中使用 LSTM 对手机传感器数据进行递归神经网络分类

二、模型/项目

— 基于聚焦机制的图像字幕生成器（聚焦机制「Attention Mechanism」是当下深度学习前沿热点之一，能够逐个关注输入的不同部分，给出一系列理解）

— Neural Style 的实现（Neural Style 是让机器模仿已有画作的绘画风格把一张图片重新绘制的算法）

— Pretty Tensor 提供了一个高级构建器 API

— Neural Style 的实现

— 带注释的笔记和 TensorFlow 白皮书的摘要，以及 SVG 图形和文档链接

— 艺术风格神经算法的实现

— 尝试实现 Alex Graves 的论文中随机手写生成部分

— 神经图灵机的 TensorFlow 实现

— 根据对象，地点和其中显示的其他内容来搜索、过滤和描述视频

— 单语翻译，从现代英语到莎士比亚，反之亦然

— “一个神经会话模型”的实现

— 通过神经网络给灰度图像着色

— 图像理解的 Tensorflow 实现

— “学习深层特征以区分本地化”的 TensorFlow 实现

— “动态容量网络”的实现

— HMM 的维特比和前向/后向算法的实现

 — 使用 OpenStreetMap 功能和卫星图像训练 TensorFlow 神经网络

— 使用 TensorFlow 通过 OpenAI Gym 实现 DeepMind 的“通过深度强化学习的人类水平控制”

— "深度网络训练" 的 TensorFlow 实现

— TensorFlow 实现“卷积神经网络的句子分类”

— 端到端记忆网络的实现

— 字符感知神经语言模型的 TensorFlow 实现

— TensorFlow 实现的 “YOLO：实时对象检测”，具有训练和支持在移动设备上实时运行的功能

— WaveNet 生成神经网络架构的 TensorFlow 实现，用于生成音频

— 助记符下降法：应用于端对端对准的复现过程

本文转自：//www.oschina.net/

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