51CTO学院 基于深度学习的LSTM情感分析--499
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课程分类 » IT技能 » 课件数 » 32 课
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课程介绍
1 情感分析开篇.
[07:31]
2 情感分析快速概览
[04:49]
3 情感分析业务场景应用以及技术选型
[06:10]
4 RNN基本工作原理介绍
[08:35]
5 RNN梯度消失和梯度爆炸问题 [07:21]
6 LSTM引入以及各个门公式介绍 [09:43]
7 LSTM执行原理以及LSTM变种网络 [09:40]
8 不同类型的RNN介绍 [03:50]
9 图像描述项目 RNN应用以及架构 [04:52]
10 图像描述项目 数据及CNNEncoder&RNNDe [08:54]
11 图像描述项目 CNNEncoder&RNNDecod [05:32]
12 图像描述项目 CNN-RNN模型训练和推断 [09:40]
13 RNN&LSTM API在PyTorch实现. [11:29]
14 数字识别项目 数据加载 [07:42]
15 数字识别项目 LSTM模型训练和在线预测 [08:40]
16 数字识别项目 双向LSTM应用实战 [05:18]
17 文本情感分析 数据探测
[10:45]
18 文本情感分析 数据文本长度可视化 [09:53]
19 文本情感分析 数据词云可视化
[05:19]
20 本情感分析 数据加载工具整体框架搭建 [08:08]
21 文本情感分析 torchtext中Fields字段应 [07:38]
22 文本情感分析 数据加载以及字典构建 [08:51]
23 文本情感分析 数据加载代码调试 [05:56]
24 文本情感分析 数据字典中PAD和UNK应用场景 [10:32]
25 文本情感分析 数据批量加载 [11:13]
26 文本情感分析 pad和pack使用原因 [07:55]
27 文本情感分析 LSTM模型构建 理论回顾 [11:08]
28 文本情感分析 整体框架搭建 [05:37]
29 文本情感分析之工具库导入 [05:46]
30 文本情感分析 数据加载以及封装 [08:29]
31 文本情感分析 模型参数配置 [12:53]
32 文本情感分析 LSTM模型加载外部词向量 [06:42]
33 文本情感分析 LSTM模型Encoder&FC定义 [06:22]
34 文本情感分析 LSTM模型定义完成 [05:28]
35 文本情感分析 LSTM模型初始化以及调试 [08:03]
36 文本情感分析 模型训练方法和验证方法定义
[11:00]
37 文本情感分析 训练方法代码调试 [07:19]
38 情感分析模型生成 [07:46]
39 文本情感分析 模型训练过程 [04:43]
40 文本情感分析 效果评估 [02:45]
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 [url=]开始学习 [/url]
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