该Repo内容为知乎专栏《机器不学习》的源代码。
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TensorFlow
基于RNN（LSTM）对《安娜卡列尼娜》英文文本的学习，实现一个字符级别的生成器。
实现skip-gram算法的Word2Vec，基于对英文语料的训练，模型学的各个单词的嵌入向量。
基于RNN实现歌词生成器。
基于RNN Encoder-Decoder结构的Seq2Seq模型，实现对一个单词中字母的排序。
基于MNIST手写数据集训练了一个自编码器，并在此基础上增加卷积层实现一个卷积自编码器，从而实现对图像的降噪。
文章地址：利用卷积自编码器对图片进行降噪
对Kaggle上CIFAR图像分类比赛的一个实现，分别对比了KNN和卷积神经网络在数据上的表现效果。
文章地址：利用卷积神经网络处理CIFAR图像分类
基于MNIST手写数据集，训练了一个隐层为Leaky ReLU的生成对抗网络，让模型学会自己生成手写数字。
基于MNIST数据集训练了一个DCGAN，加入了Batch normalization，加速模型收敛并提升新能。
文章地址：深度卷积GAN之图像生成
基于CIFAR数据集中的马的图像训练一个DCGAN生成马的图像。
该部分代码基于MNIST手写数据集构造了一个四层的全连接层神经网络。通过改变不同参数来测试BN对于模型性能的影响。同时利用TensorFlow实现底层的batch normalization。
