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适合人群:
机器学习与深度学习爱好者，自然语言处理方向同学们
课程概述:
课程首先讲解RNN与LSTM网络结构特点以及实例演示如何使用Tensorflow构造网络模型，结合word2vec词向量模型建立影评数据集的用户情感分类任务，基于唐诗数据集建立LSTM模型进行序列预测。代码示例演示如何使用Tensorflow从零开始训练唐诗生成网络模型。
课程目录:
章节1递归神经网络原理（RNN）
课时1课程简介01:22
课时2递归神经网络（RNN）概述08:39
课时3RNN网络细节11:54
课时4LSTM网络架构12:36
课时5数据代码下载（在参考资料）
章节2RNN-mnist数据集分类任务
课时6使用RNN处理Mnist数据集11:50
课时7RNN网络模型10:42
课时8训练RNN网络10:05
章节3使用LSTM进行情感分析
课时9案例:使用LSTM进行情感分类13:14
课时10情感数据集处理13:07
课时11基于word2vec的LSTM模型17:15
章节4唐诗生成
课时12任务概述与环境配置04:19
课时13参数配置11:18
课时14数据预处理模块14:11
课时15batch数据制作12:39
课时16RNN模型定义08:53
课时17完成训练模块12:46
课时18训练唐诗生成模型04:36
课时19测试唐诗生成效果09:32
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发表于 2023-5-11 11:00:04
发表于 2023-5-11 11:35:01
发表于 2023-5-11 17:02:09
