深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程

课程目标:掌握RNN与LSTM网络原理,熟练使用Tensorflow进行建模工作。

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5分 共18课时,共3小时8分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
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。


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第一章递归神经网络原理(RNN)
4节34分钟
1-1课程简介 [免费试看]
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
第二章RNN手写字体识别
3节32分钟
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
第三章Tensorflow打造唐诗生成网络
8节1小时18分钟
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
第四章使用LSTM进行情感分析
3节43分钟
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
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.9分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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