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  • 文章介绍
  • 课程简介:

    本课程基于Pytorch深度学习框架详细介绍了自然语言处理中情感分析的基本步骤。首先介绍了文本转换词向量的具体方法,并使用Dataset和DataLoader完成数据的读取和批量加载。最后利用Pytorch深度学习框架搭建基础的RNN模型实现情感分析的任务。最后在此基础上详细介绍了循环神经网络RNN的基本原理和网络结果。各位同学可以再次基础上搭建自己的循环神经网络模型,比如双向的长短时记忆神经网络BiLSITM和门控循环单元GRU等。

    课程目录:

    ├──1 Word2Sequence的初始化函数.mp4 31.70M
    ├──10 RNN模型的预测.mp4 20.75M
    ├──11 循环神经网络基本原理和模型改进.mp4 67.78M
    ├──2 语料库词频统计.mp4 26.61M
    ├──3 语料库词典到序列的转换.mp4 29.73M
    ├──4 IMDB数据介绍及读取.mp4 27.70M
    ├──5 使用DataSet读取IMDB数据集.mp4 22.58M
    ├──6 使用索引的方式读取加载.mp4 23.95M
    ├──7 使用DataLoader批量加载数据.mp4 22.35M
    ├──8 Pytorch搭建RNN情感分析模型.mp4 46.46M
    ├──9 RNN模型的训练.mp4 21.28M
    └──课程资料.zip 80.24M

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    666资源站 » 51CTO-Pytorch基于RNN的实现情感分析

    常见问题FAQ

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    视频不加密,网盘在线学习,课程免费更新,持续更新
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    自动发货,提供百度云链接和提取码【如失效点击网站右侧联系客服】】
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