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基于TensorFlow的实践案例。

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简介：
该实例涵盖了广泛的应用领域，具体包括卷积神经网络（CNN），以及与图像相关的任务，例如图像分类、目标检测、人脸识别和风格迁移。此外，它还包含生成对抗网络（GAN）及其变体，如条件生成对抗网络（cGAN）和循环生成对抗网络（CycleGAN），并涉及与 GAN 相关的其他内容。同时，该实例也涵盖循环神经网络（RNN），并涉及序列相关任务，包括文本生成、序列分类、训练词嵌入以及时间序列预测等。最后，该实例还包含了强化学习部分，主要复现了基础算法，诸如 Q Learning、SARSA 和深度 Q Learning 等。

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