# 總結
在本章中，我們了解了循環神經網絡（RNN）。我們了解了 RNN 的各種變體，并詳細描述了其中的兩個：長短期記憶（LSTM）網絡和門控循環單元（GRU）網絡。我們還描述了可用于在 TensorFlow 和 Keras 中構建 RNN 單元，模型和層的類。我們構建了一個簡單的 RNN 網絡，用于對 MNIST 數據集的數字進行分類。
在下一章中，我們將學習如何構建和訓練時間序列數據的 RNN 模型。
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- Keras 101
- 安裝 Keras
- Keras 中的神經網絡模型
- 在 Keras 建立模型的工作流程
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- 用于創建 Keras 模型的順序 API
- 用于創建 Keras 模型的函數式 API
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- 將層添加到 Keras 模型
- 用于將層添加到 Keras 模型的順序 API
- 用于向 Keras 模型添加層的函數式 API
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- 使用 TensorFlow 進行經典機器學習
- 簡單的線性回歸
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- 構建一個簡單的回歸模型
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- 使用邏輯回歸進行分類
- 二分類的邏輯回歸
- 多類分類的邏輯回歸
- 二分類
- 多類分類
- 總結
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的神經網絡和 MLP
- 感知機
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- 用于圖像分類的 MLP
- 用于 MNIST 分類的基于 TensorFlow 的 MLP
- 用于 MNIST 分類的基于 Keras 的 MLP
- 用于 MNIST 分類的基于 TFLearn 的 MLP
- 使用 TensorFlow，Keras 和 TFLearn 的 MLP 總結
- 用于時間序列回歸的 MLP
- 總結
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的 RNN
- 簡單循環神經網絡
- RNN 變種
- LSTM 網絡
- GRU 網絡
- TensorFlow RNN
- TensorFlow RNN 單元類
- TensorFlow RNN 模型構建類
- TensorFlow RNN 單元包裝器類
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- RNN 的應用領域
- 用于 MNIST 數據的 Keras 中的 RNN
- 總結
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的時間序列數據的 RNN
- 航空公司乘客數據集
- 加載 airpass 數據集
- 可視化 airpass 數據集
- 使用 TensorFlow RNN 模型預處理數據集
- TensorFlow 中的簡單 RNN
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- 使用 Keras RNN 模型預處理數據集
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- 總結
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的 CNN
- 理解卷積
- 了解池化
- CNN 架構模式 - LeNet
- 用于 MNIST 數據的 LeNet
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的自編碼器
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- 保存和恢復 Keras 模型
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- 使用 TensorFlow 中預訓練的 VGG16 進行圖像分類
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- 使用 Keras 中預訓練的 VGG16 進行圖像分類
- 使用 Keras 中再訓練的 VGG16 進行圖像分類
- TensorFlow 中的 Inception v3
- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 進行圖像分類
- 使用 TensorFlow 中的再訓練的 Inception v3 進行圖像分類
- 總結
- 深度強化學習
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- 強化學習 101
- Q 函數（在模型不可用時學習優化）
- RL 算法的探索與開發
- V 函數（模型可用時學習優化）
- 強化學習技巧
- 強化學習的樸素神經網絡策略
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- 使用 Q-Table 進行 Q-Learning
- Q-Network 或深 Q 網絡（DQN）的 Q-Learning
- 總結
- 生成性對抗網絡
- 生成性對抗網絡 101
- 建立和訓練 GAN 的最佳實踐
- 使用 TensorFlow 的簡單的 GAN
- 使用 Keras 的簡單的 GAN
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷積 GAN
- 總結
- 使用 TensorFlow 集群的分布式模型
- 分布式執行策略
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- 創建服務器實例
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- 定義并訓練圖以進行異步更新
- 定義并訓練圖以進行同步更新
- 總結
- 移動和嵌入式平臺上的 TensorFlow 模型
- 移動平臺上的 TensorFlow
- Android 應用中的 TF Mobile
- Android 上的 TF Mobile 演示
- iOS 應用中的 TF Mobile
- iOS 上的 TF Mobile 演示
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- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
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- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安裝 TensorFlow 和 Keras 軟件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估計器 API
- R 中的 Keras API
- R 中的 TensorBoard
- R 中的 tfruns 包
- 總結
- 調試 TensorFlow 模型
- 使用tf.Session.run()獲取張量值
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- 使用 TensorFlow 調試器（tfdbg）進行調試
- 總結
- 張量處理單元