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Using tensorflow to implement different deep learning model

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# 学习Tensorflow的内容

鄙人通过阅读Tensorflow的[programmers_guide](https://www.tensorflow.org/programmers_guide/)。我编写（抄）当中的代码和一些思想，为日后回忆和记录做做准备。

## Lesson1:
使用基本的创建模型、创建变量和保存模型

## Lesson2:
在Tensorflow中使用队列，组织输入数据并转变为批量的格式化数据。这样是为了加快Tensorflow的吞吐数据量。

## Lesson3 (CNN之图像人脸识别):

利用olivettifaces.gif数据训练“人脸识别”，准确来说仅仅是一个“人脸分类”。

![olivetti faces](https://raw.githubusercontent.com/Salon-sai/learning-tensorflow/master/lesson3/olivettifaces.gif)

设计的网络是基于CNNs，

![模型结构](https://raw.githubusercontent.com/Salon-sai/learning-tensorflow/master/lesson3/model_design.png)

最后的结果：

![测试结果](https://raw.githubusercontent.com/Salon-sai/learning-tensorflow/master/lesson3/console_result.png)

![红色框为错误识别](https://raw.githubusercontent.com/Salon-sai/learning-tensorflow/master/lesson3/fig_result.png)

## Lesson4 (RNN之LSTM实现):
使用Tensorflow重新实现一遍LSTM的结构

![LSTM结构](http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/img/LSTM3-chain.png)

利用自己的建立的LSTM模型训练并学习一小段英文文章，最后自己生成一段英文文字。完成基本的语言模型。

## Lesson5 (RNN之生成唐诗):

给定一批唐诗，我们利用LSTM训练这些唐诗当中字之间的前后关系，建立简单的唐诗语言模型。

## Lesson6 (DQN，失败之作):

利用DQN训练机器人学习玩智障的打球游戏，但是效果并不明显。正在寻找原因

## Lesson7 (GANs，利用对抗神经网络)：

利用EBGANs模型学习给定的明星照片并且生成一些伪明星照片。但可以跑起来，但是不能利用TF的共享变量来提升代码质量，待解决。