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  • 课程> 人工智能> 机器学习
  • 深度学习实战-唐诗生成

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    课程目录
    第一章:递归神经网络原理(RNN)
    • 1. 课程简介 (免费)
    • 1:21
    • 2. 递归神经网络(RNN) (免费)
    • 8:39
    • 3. RNN网络细节
    • 11:54
    • 4. LSTM网络架构
    • 12:36
    • 5. 处理Mnist数据集
    • 11:50
    • 6. RNN网络模型
    • 10:42
    • 7. 训练RNN网络
    • 10:04
    • 8. 任务概述与环境配置
    • 4:18
    • 9. 参数配置
    • 11:17
    • 10. 数据预处理模块
    • 14:10
    • 11. Batch数据制作
    • 12:39
    • 12. RNN模型定义
    • 8:52
    • 13. 完成训练模块
    • 12:45
    • 14. 训练唐诗生成模型
    • 4:35
    • 15. 测试唐诗生成效果
    • 9:31
    • 【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】
      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,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。 专属会员卡更超值:http://edu.csdn.net/lecturer/1079
    • 【课程目标】
      掌握RNN与LSTM网络原理,熟练使用Tensorflow进行建模工作。
    • 【课程计划】
      有问题欢迎随时与我进行讨论!
    全部评价(1
    好评(1
    中评(0
    差评(0
    发表评价
    老师,这个测试数据,和源码怎么没有呀
    2017-09-17 15:03:26
    唐宇迪
    28课程198944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。