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深度学习框架【TensorFlow2】

第四章:自然语言处理任务实例

词向量模型通俗解释-【人工智能深度学习入门】

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唐宇迪

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同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。

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1.递归神经网络与词向量原理解读
2.基于TensorFlow实现word2vec
3.基于RNN模型进行文本分类任务
4.将CNN网络应用于文本分类实战
5.时间序列预测

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