这段代码用于重现“SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient”（Yu et.al）中的合成数据实验结果。 它用更高级别的 tensorflow API 替换了原始的张量数组实现，以获得更好的灵活性。

主要介绍了Window版下在Jupyter中编写TensorFlow的环境搭建，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

NLP-Paper | Still work 本人在学习的过程中阅读过的论文就更新上来，对于自己精读的论文，会写一些阅读笔记上传，有兴趣的也可以一同分享完善。(内容同步更新到、) 注：对部分复现论文代码以及NLP其他工具代码放在这 ☞ Contents | 内容 Summarize | 综述 ：对话系统的最新研究和方向 | Chen et al,2017 Recent Advances and Challenges in Task-oriented Dialog Systems | 阅读笔记：面向任务型对话系统的最新研究和方向 | Zhang et al,2020 Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey | 阅读笔记：超详细的NLP预训练语言模型总结清单 | Xipeng Qiu et al,2020 Pre

本资源包括：程序、实验和论文【均原创】 我们在windows系统下，基于python3.7和tensorflow，通过ensorflow、numpy、opencv和dlib库搭建了人脸识别的环境。通过使用dlib自带的frontal_face_detector作为特征提取器，摄像头扫描读取用户人脸，然后利用三层卷积神经网络进行多轮训练学习，得出较小的损失率和较大的准确率模型。利用训练好的模型来识别，扫描出脸是否为用户的脸。 技术特点： ①本程序使用dlib来识别人脸部分，也可以程序中使用的是dlib来识别人脸部分，也可以使用opencv来识别人脸。 ②本程序中加入了对比度与亮度的模块，这样可以提高训练后识别自己的成功率，也提高照片样本的多样性。对比度和亮度值都取随机数。 收集其他人的图片集，使用dlib中detecotr批量识别图片中的人脸部分。调整图片的格式后，保存。 ③人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 ④将图片和标签转化为数组，随机化为训练集和测试集，每次取4张图片。

Chinese_poem_generator 唐诗宋词生成器，MC胖虎，使用LSTM完成，先看几个demo： 一首藏头诗刀山火海送给大家！ 胖虎学诗，偏置偶，用典故，能做出边塞，田园，离别等多种风格的诗！ 依赖 Python3 张量流1.2+ 用法 “ python3 main.py -m {火车，测试，头部}”火车训练，测试随机写诗，头部藏头诗。 在对深度学习有一定了解的基础上，可尝试使用evalute.py评估自己训练的模型。 最近一次更新（2018-06-11） 增加覆盖 常见问题 问：默认写唐诗，如何使胖虎写宋词，歌曲等其他东西？ 答：因为仓库不宜过大，所以只放了词的训练数据而没

主要为大家详细介绍了tensorflow使用神经网络实现mnist分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

基于CNN的图像识别(Tensorflow) 使用CIFAR-10数据集

嫌github上下载麻烦的可以到这里下载，用于Androidstdio上跑tensorflow lite的实例

tf.one_hot函数详解，看了很多介绍写的比较模糊，结合理解看懂了记录下来，分享给更多需要的朋友！

自我监督预测的好奇心驱动探索 在ICML 2017中 ， ， ，加州大学伯克利分校 这是我们基于ICLS 基于张量流的实现，该。 当来自环境的外部奖励稀疏时，想法是用内在的基于好奇心的动机（ICM）来培训代理商。 令人惊讶的是，即使环境中没有可用的奖励，您也可以使用ICM，在这种情况下，代理仅出于好奇而学会探索：“没有奖励的RL”。 如果您发现这项工作对您的研究有用，请引用： @inproceedings{pathakICMl17curiosity, Author = {Pathak, Deepak and Agrawal, Pulkit and Ef