51CTO学院 基于深度学习的LSTM情感分析--499
[*]1情感分析开篇.
[*]2情感分析快速概览
[*]3情感分析业务场景应用以及技术选型
[*]4RNN基本工作原理介绍
[*]5RNN梯度消失和梯度爆炸问题
[*]6LSTM引入以及各个门公式介绍
[*]7LSTM执行原理以及LSTM变种网络
[*]8不同类型的RNN介绍
[*]9图像描述项目 RNN应用以及架构
[*]10图像描述项目 数据及CNNEncoder&RNNDe
[*]11图像描述项目 CNNEncoder&RNNDecod
[*]12图像描述项目 CNN-RNN模型训练和推断
[*]13RNN&LSTM API在PyTorch实现.
[*]14数字识别项目 数据加载
[*]15数字识别项目 LSTM模型训练和在线预测
[*]16数字识别项目 双向LSTM应用实战
[*]17文本情感分析 数据探测
[*]18文本情感分析 数据文本长度可视化
[*]19文本情感分析 数据词云可视化
[*]20本情感分析 数据加载工具整体框架搭建
[*]21文本情感分析 torchtext中Fields字段应
[*]22文本情感分析 数据加载以及字典构建
[*]23文本情感分析 数据加载代码调试
[*]24文本情感分析 数据字典中PAD和UNK应用场景
[*]25文本情感分析 数据批量加载
[*]26文本情感分析 pad和pack使用原因
[*]27文本情感分析 LSTM模型构建 理论回顾
[*]28文本情感分析 整体框架搭建
[*]29文本情感分析之工具库导入
[*]30文本情感分析 数据加载以及封装
[*]31文本情感分析 模型参数配置
[*]32文本情感分析 LSTM模型加载外部词向量
[*]33文本情感分析 LSTM模型Encoder&FC定义
[*]34文本情感分析 LSTM模型定义完成
[*]35文本情感分析 LSTM模型初始化以及调试
[*]36文本情感分析 模型训练方法和验证方法定义
[*]37文本情感分析 训练方法代码调试
[*]38情感分析模型生成
[*]39文本情感分析 模型训练过程
[*]40文本情感分析 效果评估
[*]41文本情感分析 在线服务（附：课程代码）本情感分析 数据加载工具整体框架搭建开始学习
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