# 總結
時間序列數據是基于序列的數據，因此 RNN 模型是從時間序列數據中學習的相關架構。在本章中，您學習了如何使用 TensorFlow（一個低級庫）和 Keras（一個高級庫）創建不同類型的 RNN 模型。我們只介紹了 SimpleRNN，LSTM 和 GRU，但您應該探索可以使用 TensorFlow 和 Keras 創建的許多其他 RNN 變體。
在下一章中，我們將使用當前章節和前幾章中構建的基礎為各種**自然語言處理**（ **NLP** ）任務創建文本數據的 RNN 模型。
- TensorFlow 101
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- TensorFlow 核心
- 代碼預熱 - Hello TensorFlow
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- 使用相同的值填充張量元素
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- Keras 101
- 安裝 Keras
- Keras 中的神經網絡模型
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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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- Keras 循環層
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- 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
- 編譯 Keras 模型
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- MNIST 數據集的 Keras 序列模型示例
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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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- 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
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的神經網絡和 MLP
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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
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的 RNN
- 簡單循環神經網絡
- RNN 變種
- LSTM 網絡
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- RNN 的應用領域
- 用于 MNIST 數據的 Keras 中的 RNN
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的時間序列數據的 RNN
- 航空公司乘客數據集
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的文本數據的 RNN
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- 為 word2vec 模型準備數據
- 加載和準備 PTB 數據集
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- 準備小驗證集
- 使用 TensorFlow 的 skip-gram 模型
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- TensorFlow 中的 LSTM 文本生成
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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 的用于 CIFAR10 的 ConvNets
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的自編碼器
- 自編碼器類型
- TensorFlow 中的棧式自編碼器
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- Keras 中的去噪自編碼器
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- 在 TensorFlow 中保存和恢復模型
- 使用保護程序類保存和恢復所有圖變量
- 使用保護程序類保存和恢復所選變量
- 保存和恢復 Keras 模型
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- 安裝 TF 服務
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- 在 Kubernetes 部署
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- 遷移學習和預訓練模型
- ImageNet 數據集
- 再訓練或微調模型
- COCO 動物數據集和預處理圖像
- TensorFlow 中的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中預訓練的 VGG16 進行圖像分類
- TensorFlow 中的圖像預處理，用于預訓練的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中的再訓練的 VGG16 進行圖像分類
- Keras 的 VGG16
- 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
- OpenAI Gym 101
- 將簡單的策略應用于 cartpole 游戲
- 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
- 實現 Q-Learning
- Q-Learning 的初始化和離散化
- 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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- 定義集群規范
- 創建服務器實例
- 定義服務器和設備之間的參數和操作
- 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
- TensorFlow Lite
- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
- 總結
- 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
- 使用tf.Print()打印張量值
- 用tf.Assert()斷言條件
- 使用 TensorFlow 調試器（tfdbg）進行調試
- 總結
- 張量處理單元