簡介：學(xué)習(xí)主流的Lstm模型，包括Rnn和Lstm的起源和發(fā)展，Lstm的模型，Lstm的應(yīng)用場景，Lstm的訓(xùn)練過程，Lstm的后續(xù)發(fā)展。學(xué)習(xí)文本分類的發(fā)展，文本分類和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合點(diǎn)。 學(xué)習(xí)基于Tensorflow的Lstm文本分類實(shí)戰(zhàn)。
第2章 LSTM的模型原理及應(yīng)用場景
第4章 基于tensorflow的Lstm文本分類
- 視頻： 4-1 環(huán)境搭建 (12:45)
- 視頻： 4-2 LSTM文本分類的項(xiàng)目分析和代碼流程 (20:19)
- 視頻： 4-3 編碼轉(zhuǎn)寫 (14:47)
- 視頻： 4-4 數(shù)據(jù)集劃分 (14:30)
- 視頻： 4-5 詞表 (12:44)
- 視頻： 4-6 輸入embedding (10:09)
- 視頻： 4-7 模型及訓(xùn)練（1） (17:06)
- 視頻： 4-8 模型及訓(xùn)練（2） (23:54)
- 視頻： 4-9 模型及訓(xùn)練（3） (21:29)
- 視頻： 4-10 文本分類推測 (12:42)
- 視頻： 4-11 結(jié)果展示 (04:09)