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  • 课程> 人工智能> 深度学习
  • 深度学习项目实战-Seq2Seq序列生模型

    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:Seq2Seq网络架构原理
    • 1. 课程简介(数据代码下载--->) (免费)
    • 2:11
    • 2. 机器翻译技术发展 (免费)
    • 9:12
    • 3. Seq2Seq网络基本架构
    • 7:15
    • 4. Seq2Seq网络应用
    • 9:10
    • 5. Attention机制
    • 13:02
    第二章:案例实战:序列排序生成
    • 1. 环境配置
    • 6:00
    • 2. 数据预处理
    • 11:26
    • 3. 编码层与词向量
    • 10:21
    • 4. 完成解码模块
    • 10:05
    • 5. 模型迭代
    • 8:26
    第三章:文本摘要生成
    • 1. 数据预处理
    • 10:55
    • 2. 使用构建好的词向量模型
    • 9:02
    • 3. 完成解码操作
    • 8:44
    • 4. 任务总结
    • 10:56
    • 【课程类型】技术教程 【难度级别】初级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      课程首先讲解Seq2Seq原理以及应用,从机器翻译入手讲解Seq2Seq模型发展以及现阶段的应用。基于Tensorflow演示如何应用seq2seq网络进行实际任务的建模与分析。
    • 【课程目标】
      掌握序列生成模型(Seq2Seq)原理以及工作流程 专属会员卡更超值:http://edu.csdn.net/lecturer/1079
    • 【课程计划】
      持续更新中~

    第一章:Seq2Seq网络架构原理
    5 Attention机制
    13:02

    第二章:案例实战:序列排序生成
    1 环境配置
    6:00
    2 数据预处理
    11:26
    5 模型迭代
    8:26

    第三章:文本摘要生成
    1 数据预处理
    10:55
    4 任务总结
    10:56

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    唐宇迪
    28课程195567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。