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  • 课程> 人工智能> 深度学习
  • Tensorflow项目实战-文本分类

    本课程支持以下优惠:

  • 由百度云提供技术支持
    课程目录
    • 1. 课程任务与环境简介 (免费)
    • 3:10
    • 2. Tensorflow安装
    • 3:31
    • 3. 数据与任务简介(数据 代码 PPT ->)
    • 4:14
    • 4. 如何使用卷积神经网络进行文本分类
    • 13:08
    • 5. 配置项目所涉及参数
    • 15:02
    • 6. 数据读取
    • 11:01
    • 7. 数据切分
    • 11:26
    • 8. 构造session计算域
    • 9:07
    • 9. 卷积网络模块定义
    • 12:56
    • 10. 多卷积核特征提取
    • 13:21
    • 11. 完成整体网络架构
    • 12:57
    • 12. 创建batch迭代模块
    • 11:30
    • 13. 完成训练模块代码
    • 11:34
    • 14. 训练效果
    • 4:40
    • 15. 中文文本分类解决思路
    • 9:29
    • 【课程类型】实战教学 【难度级别】中级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      使用Tensorflow从零开始完成垃圾邮件分类任务,首先讲解如何使用卷积神经网络来处理文本数据,讲解整理网络架构以及构建细节。基于Tensorflow实例演示如何进行数据读取,处理并搭建完整的网络模型,最后构建训练模块完成对文本数据的分类任务。
    • 【课程目标】
      快速掌握如何使用Tensorflow从零开始完成一个实际的项目以及掌握如何使用CNN进行文本分类的原理。
    • 【课程计划】
      根据大家需求进行更新,有问题欢迎随时与我进行讨论和交流!
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    唐宇迪
    28课程197946学员
    计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。