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  • 课程> 人工智能> 机器学习
  • 自然语言处理-Word2Vec

    本课程支持以下优惠:

  • 由百度云提供技术支持
    课程目录
    第一章:Word2Vec原理
    • 1. 课程简介 (免费)
    • 4:36
    • 2. 自然语言处理与深度学习(数据,代码,PPT下载----->点击箭头)
    • 11:58
    • 3. 语言模型
    • 6:15
    • 4. N-gram模型
    • 8:32
    • 5. 词向量
    • 9:27
    • 6. 神经网络模型
    • 10:02
    • 7. Hierarchical Softmax
    • 10:01
    • 8. CBOW模型实例
    • 11:20
    • 9. CBOW求解目标
    • 5:39
    • 10. 锑度上升求解
    • 10:10
    • 11. 负采样模型
    • 7:15
    第二章:Gensim构造词向量模型
    • 1. 使用Gensim库构造词向量
    • 6:21
    • 2. 维基百科中文数据处理
    • 10:26
    • 3. Gensim构造word2vec模型
    • 8:51
    • 4. 测试模型相似度结果
    • 7:42
    第三章:Tensorflow实战word2vec
    • 1. 环境配置
    • 6:00
    • 2. 中文数据预处理
    • 11:06
    • 3. word2vec模型构造
    • 10:36
    • 4. 构造图计算模型
    • 7:53
    • 5. word2vec训练
    • 10:46
    • 6. 模型训练模块
    • 10:18
    • 7. 迭代预测效果
    • 8:39
    • 【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】
      自然语言处理中最重要的算法,词向量模型。课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用Tensorflow从零开始打造word2vec词向量模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。 专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079 更多精彩课程正在紧张筹划中~
    • 【课程目标】
      掌握自然语言处理最重要模型word2vec,实例演示实现方法与Gensim库的使用。
    • 【课程计划】
      对课程有任何问题欢迎随时与我进行讨论,更多课程持续更新中!
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    差评(0
    发表评价
    老师,这个更新速度是可以的。。。666到飞起。。。特别对得起我的第一张终身卡。
    2017-06-22 22:51:30
    唐宇迪
    25课程119803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。