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你将收获

1.了解情感分类的发展历程

2.掌握LSTM的原理

3.掌握如何使用LSTM进行情感分类

4.了解深度学习模型的优化

适用人群

5.1、所有自然语言处理领域的初、中、高级开发工程师。(实战),门槛低。

课程介绍

       本课程首先介绍了传统的情感分类模型,将传统的情感分类模型与深度学习情感分类模型对比并阐述了各模型的特点。之后介绍了基于LSTM情感分类模型,其中包括LSTM的基本原理、如何搭建LSTM网络、并演示了LSTM情感分类模型的训练和预测。最后通过改变交叉熵函数对模型进行了优化。 

本课知识点

自然语言处理情感人工智能深度学习函数优化预测网络

课程讨论

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范围:千门课程任意选