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LSTM唐诗生成与情感分析(完结) |
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LSTM唐诗生成与情感分析(完结) 适合人群: 机器学习与深度学习爱好者，自然语言处理方向同学们 课程概述: 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，结合word2vec词向量模型建立影评数据集的用户情感分类任务，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。 课程目录: 章节1递归神经网络原理（RNN） 课时1课程简介01:22 课时2递归神经网络（RNN）概述08:39 课时3RNN网络细节11:54 课时4LSTM网络架构12:36 课时5数据代码下载（在参考资料） 章节2RNN-mnist数据集分类任务 课时6使用RNN处理Mnist数据集11:50 课时7RNN网络模型10:42 课时8训练RNN网络10:05 章节3使用LSTM进行情感分析 课时9案例:使用LSTM进行情感分类13:14 课时10情感数据集处理13:07 课时11基于word2vec的LSTM模型17:15 章节4唐诗生成 课时12任务概述与环境配置04:19 课时13参数配置11:18 课时14数据预处理模块14:11 课时15batch数据制作12:39 课时16RNN模型定义08:53 课时17完成训练模块12:46 课时18训练唐诗生成模型04:36 课时19测试唐诗生成效果09:32 下载地址:
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发表于 2023-9-20 09:31:36
