深入浅出循环神经网络_TensorFlow2

深入浅出循环神经网络_TensorFlow2
共17节 625人在学 课程详情
  • 课程简介
  • 循环神经网络模型详解(上)
  • 循环神经网络模型详解(中)
  • 循环神经网络模型详解(下)
  • 项目实战:使用RNN进行函数值预测(上)
  • 项目实战:使用RNN进行函数值预测(下)
  • NLP文本处理基础_词向量
  • 项目实战:IMDB文本情感分类(1)_数据导入
  • 项目实战:IMDB文本情感分类(2)_数据预处理_生成数据字典
  • 项目实战:IMDB文本情感分类(3)_Embedding_建模与训练
  • 长短时记忆网络(LSTM)模型详解
  • 门控循环单元网络(GRU)模型详解
  • 项目实战:IMDB文本情感分类(4)_LSTM_GRU
  • 项目实战:莎士比亚戏剧文本生成_数据预处理
  • 项目实战:莎士比亚戏剧文本生成_建模与训练
  • 项目实战:莎士比亚戏剧文本生成_文本抽样与生成
  • 项目实战:《红楼梦》文本生成_分词简介

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    课时介绍

    项目实战:莎士比亚戏剧文本生成_文本抽样与生成

    课程介绍

    深入浅出循环神经网络与自然语言处理基础,每一分钟都是干货,保证学后收获满满。

    深入:

    1 详尽数据计算细节与背后的逻辑含义,全面掌握循环神经网络三大基础模型:RNN, LSTM, GRU。

    2 全面掌握NLP基础,文本数据的表示法,padding的使用,embedding的本质以及如何使用。

     

    浅出:

    四个项目实战,全面掌握TensorFlow2构建各种循环神经网络模型的方法,掌握序列式数据预测,文本分类与文本生成的全过程。

    所有代码实时输入,每一行代码进行相关讲解,确保理解0障碍。

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