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深度学习情感分析

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【课程详情】

  • 第01章

    • 1-1 课程概述与环境配置

    • 1-2 深度学习与人工智能概述

    • 1-3 机器学习常规套路

    • 1-4 K近邻与交叉验证

    • 1-5 得分函数

    • 1-6 损失函数

    • 1-7 softmax分类器

    • 1-8 课后讨论与答疑


  • 第02章

    • 2-1 梯度下降原理-2-2 学习率的作用-2-3 反向传播-2-4 神经网络基础架构-2-5 神经网络实例演示-2-6 正则化与激活函数

    • 2-7 drop-out

    • 2-8 课后讨论


  • 第04章-tensorflow训练mnist数据集

    • 3-1 tensorflow安装

    • 3-2 tensorflow基本套路

    • 3-3 tensorflow常用操作

    • 3-4 tensorflow实现线性回归

    • 3-5 tensorflow实现手写字体

    • 3-6 参数初始化

    • 3-7 迭代完成训练

    • 3-8 课后讨论


  • 第04章-卷积神经网络

    • 4-1 卷积体征提取

    • 4-2 卷积计算流程

    • 4-3 卷积层计算参数

    • 4-4 池化层操作

    • 4-5 卷积网络整体架构

    • 4-6 经典网络架构


  • 第05章-CNN实战与验证码识别

    • 5-1 卷积网络复习

    • 5-2 使用CNN训练mnist数

    • 5-3 卷积与池化操作

    • 5-4 定义卷积网络计算流程

    • 5-5 完成迭代训练

    • 5-6 验证码识别概述

    • 5-7 验证码识别流程


  • 第06章-自然语言处理-word2vec

    • 6-1 自然语言处理与深度学

    • 6-2 语言模型

    • 6-3 神经网络模型

    • 6-4 CBOW模型

    • 6-5 参数更新

    • 6-6 负采样模型

    • 6-7 案例:影评情感分类(数据


  • 第07章-word2vec实战与对抗生成网络

    • 7-1 基于词袋模型训练分类器

    • 7-2 准备word2vec输入数据

    • 7-3 使用gensim构建word2

    • 7-4 tfidf原理

    • 7-5 对抗生成网络原理概述

    • 7-6 GAN网络结构定义

    • 7-7 Gan迭代生成

    • 7-8 DCGAN网络特性

    • 7-9 DCGAN网络细节


  • 第08章-LSTM情感分析与黑科技概述

    • 8-1 RNN网络架构

    • 8-2 LSTM网络架构

    • 8-3 案例:使用LSTM进行情感分析

    • 8-4 情感数据集处理

    • 8-5 基于word2vec的LSTM模型

    • 8-6 趣味网络串讲

    • 8-7 课后讨论版


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