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深度学习实践应用:自然语言处理
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2020-05-04 09:45:16
自然语言处理综述
词向量word2vec
情感分析和文本匹配
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零基础入门深度学习
前言
机器学习和深度学习综述
人工智能、机器学习、深度学习的关系
机器学习
深度学习
使用Python和Numpy构建神经网络模型
波士顿房价预测任务
构建波士顿房价预测任务的神经网络模型
数据处理
模型设计
训练配置
训练过程
总结
飞桨开源深度学习平台介绍
深度学习框架
飞桨开源深度学习平台
使用飞桨重写房价预测模型
Numpy介绍
概述
基础数据类型:ndarray数组
随机数np.random
线性代数
Numpy保存和导入文件
Numpy应用举例
一个案例带你吃透深度学习
使用飞桨完成手写数字识别模型
通过极简方案快速构建手写数字识别模型
【手写数字识别】之数据处理
【手写数字识别】之网络结构
【手写数字识别】之损失函数
【手写数字识别】之优化算法
【手写数字识别】之资源配置
【手写数字识别】之训练调试与优化
【手写数字识别】之恢复训练
总结:完整掌握深度学习建模
深度学习实践应用:计算机视觉
卷积神经网络基础
计算机视觉的发展历程
卷积神经网络
小结
作业
图像分类
LeNet
LeNet在手写数字识别上的应用
LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
AlexNet
VGG
GoogLeNet
ResNet
小结
作业
目标检测
目标检测发展历程
林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍
读取AI识虫数据集标注信息
数据读取和预处理
单阶段目标检测模型YOLO-V3
深度学习实践应用:自然语言处理
自然语言处理综述
自然语言处理的发展历程
自然语言处理技术面临的挑战
自然语言处理的常见任务
使用飞桨探索自然语言处理
词向量word2vec
如何把词转换为向量
如何让向量具有语义信息
使用飞桨实现Skip-gram
思考一下
情感分析和文本匹配
自然语言情感分析
循环神经网络RNN和长短时记忆网络LSTM
使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型
文本匹配
思考一下
CV结业:AI识虫比赛
AI识虫比赛
深度学习实践应用:个性化推荐
推荐系统介绍
推荐系统的产生背景
推荐系统的经济学本质
推荐系统的基本概念
思考有哪些信息可以用于推荐
常用的推荐系统算法
使用飞桨探索电影推荐
作业10-1 基于CV和NLP章节所学知识,给出一个推荐模型的网络设计方案
数据处理与读取
数据集回顾
数据处理流程
用户数据处理
电影数据处理
评分数据处理
海报图像读取
构建数据读取器
数据处理完整代码
总结
电影推荐模型设计
模型设计介绍
Embedding介绍
用户特征提取网络
电影特征提取网络
相似度计算
模型训练与特征保存
模型训练
保存特征
作业 10-2
电影推荐
NLP结业:中文新闻文本标题分类
基于THUCNews数据集的文本分类比赛
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