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Author: hzy46

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 ## Deep-Learning-21-Examples
 
-本工程是《21个项目玩转深度学习————基于TensorFlow的实践详解》的配套代码。写作这本书的初衷是希望提供较为系统详细的深度学习方面的实践案例，让读者可以在自己动手实验的过程中掌握深度学习的基本原理和TensorFlow的使用方法。
+本工程是《21个项目玩转深度学习———基于TensorFlow的实践详解》的配套代码，代码推荐的运行环境为：Ubuntu 14.04，Python 2.7、TensorFlow >= 1.4.0。请尽量使用类UNIX系统和Python 2运行本书的代码。
 
-代码推荐的运行环境为：Ubuntu 14.04，Python 2.7、TensorFlow >= 1.4.0。请尽量使用类UNIX系统和Python 2运行本书的代码。
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-在运行过程中如果发现问题可以通过issue提出来。
+写作这本书的初衷是希望提供一个**深度学习实践案例的合集**，让每个人都可以在“动手实验”的过程中，比较轻松地掌握深度学习和TensorFlow的使用技巧，并且能完整地做出一些有意思的项目。**希望大家能在运行项目的过程中找到乐趣，如果有任何问题，欢迎通过[issues](https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples/issues)提出纠错或改进建议。**
 
 ### 快速指引
 
-本书包含的项目由三部分组成：第1～11章主要介绍CNN相关的项目，其中8~11章为GAN模型和它的几个重要变体；第12～17章主要介绍RNN、LSTM 相关的项目；第18～21章主要介绍强化学习相关的项目。
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-点击下面的章节名可查看代码的详细运行方法和指令：
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+以下是各章代码详细的运行方法：
 
 1. [MNIST机器学习入门](chapter_1/README.md)
 2. [CIFAR-10与ImageNet图像识别](chapter_2/README.md)
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 20. [深度强化学习：Deep Q Learning](chapter_20/README.md)
 21. [策略梯度（Policy Gradient）算法](chapter_21/README.md)
 
+本书包含的项目主要有三部分：第1～11章主要介绍CNN相关的项目，其中8~11章为GAN模型和它的几个重要变体；第12～17章主要介绍RNN、LSTM 相关的项目；第18～21章主要介绍强化学习相关的项目。
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 ### 各章data文件夹下载地址
 
 本工程主要包含的是项目的源代码文件，以chapter\_1/ ~ chapter\_21/ 标识。在有的章节中，还会额外需要一些数据集、模型等文件，我们用chapter_<章节名>\_data/来表示。
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 由于数据文件通常比较大，建议读者在用到时候再进行下载，下载地址为：[https://pan.baidu.com/s/1i7pKvFf](https://pan.baidu.com/s/1i7pKvFf)，提取码：1kmf。
 
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 ### 其他链接
 
 - 意见反馈邮箱：hzydl21 [at] 163.com