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课程目标
' E0 P; u' l; [& p( @& _掌握RNN与LSTM网络原理，熟练使用Tensorflow进行建模工作。- E7 T3 c$ g7 q! B1 {( s
, @ B1 J5 e# Z; S( U* c; K4 ]
适用人群; q3 r, E& H2 M' Z9 {9 m! F
机器学习,深度学习,人工智能方向爱好者7 p0 z/ W) V- t$ e9 K+ x$ ~' [3 m; J
# M* r5 g. L% ?4 Y课程简介1 e7 s0 h0 {( R. I% B: R
课程首先讲解RNN与LSTM网络结构特点以及实例演示如何使用Tensorflow构造网络模型，基于唐诗数据集建立LSTM模型进行序列预测。代码示例演示如何使用Tensorflow从零开始训练唐诗生成网络模型。, B" l7 ~% |) b, q' I) r9 v
+ E$ c5 x3 p1 a# r* y8 G% ^
课程目录8 r& S/ d& e4 ~. y" C6 ?: U
第1章递归神经网络原理（RNN）34分钟4节
% W2 ]2 F/ m9 o p9 L) E1-1课程简介01:21
* Y9 P2 l" i/ X7 b4 B* y p ~1-2递归神经网络（RNN）08:39
: `8 K f7 m' m9 C+ F$ g1-3RNN网络细节11:545 m' N0 h2 n4 P
1-4LSTM网络架构12:36
1 `! F2 ^: j1 v0 [2 Z9 p, X2 P2 f4 V- s1 w
第2章RNN手写字体识别32分钟3节
) h7 }7 i: H1 V% M- y5 o2-1处理Mnist数据集11:506 \5 d5 l0 \, G2 W+ i! f5 `
2-2RNN网络模型10:425 h" q% \! ]8 L* u
2-3训练RNN网络10:05
6 b1 v. ~6 O! A2 u5 o5 C3 d2 w4 K
第3章Tensorflow打造唐诗生成网络1小时18分钟8节
" Y" d( ]! O V3-1任务概述与环境配置04:18; d2 \6 P: G1 r- F
3-2参数配置11:17
- ^' v( G1 a! [) T3 [$ a3-3数据预处理模块14:11; X1 c% m) P' ~, D5 b
3-4Batch数据制作12:39
: j1 D2 S0 [) f' A m3-5RNN模型定义08:53% U- P$ ~$ K5 I( {, t
3-6完成训练模块12:46
& T( ?* B. i4 a% W3-7训练唐诗生成模型04:35# M" y0 g; e1 n: a8 P* M/ K8 m
3-8测试唐诗生成效果09:32$ Q! E* k3 V/ _) X1 M
% a S0 ?# _6 K+ l |
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