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Python人工智能
深度学习入门 - 疫情期间网民情绪识别(Text_CNN网络模型)
324
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(0人评价)
深度学习入门 - 疫情期间网民情绪识别(Text_CNN网络模型)
制作完成于2020-5-7
价格
¥
269.00
学习有效期
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该课程属于
Python人工智能 - A计划(永久有效期)
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介绍
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347 - 为什么需要模型的持久化
全部任务
资料.zip
000 - 课程演示
001 - 课程介绍
100 - Tensorflow...
101 - 对比GPU与CPU的...
102 - 创建工程下载数据集
103 - 机器学习步骤以及神经...
104 - 查看数据背景
105 - 分析题目
106 - 简单的特征筛选
107 - 读取数据返回X与Y
108 - 改变文件编码读取数据
109 - 修改标注错误的类别
110 - 处理文本
111 - 词向量简单理解
200 - Text_CNN网络...
201 - 卷积的计算过程
202 - 卷积最大池化
203 - 三次大卷积
204 - 完成卷积与池化的操作
205 - 卷积的输出神经网络的...
206 - 神经网络算法流程
207 - 神经网络算法计算过程
208 - 梳理整个过程
209 - 梳理整个过程
210 - 重新查看卷积的过程
211 - 为什么需要卷积
212 - 提取高阶特征
213 - 表示学习
214 - 为什么需要激活函数
215 - 卷积需要的参数
216 - Text_CNN网络...
217 - 完成Text_CNN...
218 - 代码逻辑
219 - 将文本变成二维矩阵
220 - 将文本变成二维矩阵-...
221 - 处理句子长度不一致
222 - 一批量数据的卷积输出
223 - 神经网络的输出
301 - 搭建项目结构
302 - 搭建网络结构
303 - 网络代码的整体顺序
304 - 书写模型的输入
305 - Id词向量转换
306 - Embedding_...
307 - Embedding_...
308 - Embedding_...
309 - 卷积的代码
310 - 卷积核的移动
311 - 卷积核的大小
312 - 输入改变为4维度的数...
313 - 解释卷积之后的数据
314 - 卷积程序
315 - 卷积输出的维度解释
316 - 最大池化
317 - 如何进行多个卷积核卷...
318 - 高阶特征合并
319 - 查看高阶特征合并
320 - 完成卷积操作
321 - 神经网络计算过程
322 - 简单神经网络代码书写
323 - 完成全连接神经网络
324 - 记录用于计算模型损失...
325 - 完成Text_CNN...
326 - 计算模型的损失
327 - 优化损失
328 - 计算模型准确率
329 - 处理之前的模型数据
330 - 对数据分词且创建词典
331 - 数据的清洗
332 - 处理文本Bug创建词...
333 - 读取词典将文本转换为...
334 - 查看网络是否报错
335 - 切割训练集和测试集合
336 - 喂给模型数据
337 - 修改测试集大小
338 - 训练模型
339 - 使用GPU训练模型
340 - 恭喜一路看到这里而且...
341 - 模型的可视化
342 - TensorBoar...
343 - 查看可视化数据以及图
344 - 通过可视化的图再次回...
345 - 回顾卷积以及神经网络
346 - 完成模型以及下一章内...
347 - 为什么需要模型的持久...
401 - 模型的保存
402 - 测试模型的保存
403 - 模型的恢复
404 - 完成模型的恢复
405 - MBGD
406 - 将训练集合划分小批量
407 - 拿到小批量数据的个数
408 - 传入小批量数据
409 - 完成小批量数据的传递
410 - 拿到比赛让我们提交的...
411 - 恢复网络进行预测
412 - 获得模型的输入
413 - 获得模型的Tenso...
414 - 完成比赛题目的预测
415 - 简单的深度学习框架基...
416 - 最后简单的过一下Te...
417 - 课程结束
排序:
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211 - 为什么需要卷积
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完成了
210 - 重新查看卷积的过程
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210 - 重新查看卷积的过程
crazy雪糕
完成了
209 - 梳理整个过程