课程目标
掌握RNN与LSTM网络原理，熟练使用Tensorflow进行建模工作。
适用人群
机器学习,深度学习,人工智能方向爱好者
课程简介
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。
第1章递归神经网络原理（RNN）34分钟4节 1-1课程简介[免费观看]01:21 1-2递归神经网络（RNN）08:39 1-3RNN网络细节11:54 1-4LSTM网络架构12:36 第2章RNN手写字体识别32分钟3节 2-1处理Mnist数据集11:50 2-2RNN网络模型10:42 2-3训练RNN网络10:05 第3章Tensorflow打造唐诗生成网络1小时18分钟8节 3-1任务概述与环境配置04:18 3-2参数配置11:17 3-3数据预处理模块14:11 3-4Batch数据制作12:39 3-5RNN模型定义08:53 3-6完成训练模块12:46 3-7训练唐诗生成模型04:35 3-8测试唐诗生成效果09:32 第4章使用LSTM进行情感分析43分钟3节 4-1使用LSTM进行情感分类13:13 4-2情感数据集处理13:07 4-3基于word2vec的LSTM模型17:14
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