《21个项目玩转深度学习：基于tenosrflow的实践详解》的学习笔记（一）前言
目录
注：写博客督促自己学习，一周至少写一篇。希望能和大家一起学习交流，共同进步！
一、本书的主要特点
1.以实践和应用为导向
本书从实用性和趣味性两个方面考虑，选择了21个实践项目，其中既有MNIST手写数字识别项目，也有目标检测、人脸识别、时间序列预测实用性项目。通过这些项目来引导读者学习深度学习技术和Tensorflow编程技巧。
2. 算法的描述清晰而有深度
本书对算法的语言描述很简单，达到了清晰而有条理的程度，使读者阅读起来很容易理解。
3. 基于Tensorflow 1.4及以上版本
本书代码全部基于Tensorflow 1.4及以上版本。
代码推荐运行环境为：Ubuntu 14.04, Python 2.7、Tensorflow1.4.0。
（本人代码运行环境：win10, python3.6版本, tensorflow-gpu 1.9.0。）
二、本书的主要内容
1.第1~11章主要介绍深度卷积神经网络相关的项目
第1~3章属于入门章节，主要讨论深度学习中最基础的图像识别问题；
第4~7章讨论了其他计算机视觉相关的实践案例，如目标识别、人脸识别、图像风格迁移等；
第8~11章介绍了GAN模型和它的几个重要变体。
2. 第12~17章主要介绍RNN、LSTM相关的项目。
第12章详细介绍了RNN和LSTM的原理、实现方法和一个应用实例——Char RNN；
第13~17章讨论了一些更复杂更具体的案例，如序列分类、词嵌入表示、时间序列预测、机器翻译等。
3. 第18~21章主要介绍强化学习相关的项目
第18、19章分别介绍了相对简单的QLearning和SARSA算法；
第20章和第21章介绍了更复杂的DQN和策略梯度算法。
三、如何阅读这本书
1.第一遍，快速浏览本书，看有哪些项目
2.从前到后阅读各个章节的算法原理，并运行相应的实践项目。
3.根据需要对照源码看相关章节。
四、开发环境
本书代码全部基于Tensorflow 1.4及以上版本。
代码推荐运行环境为：Ubuntu 14.04, Python 2.7、Tensorflow1.4.0。
五、参考资料
1.《21个项目玩转深度学习：基于Tensorflow的实践详解》
本书的电子版（需要的给我留言，留email我发给你）
本来分享了百度网盘，怕被投诉。
需要的给我留言吧，我分享给你