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课程目标
# J# K# h) t4 S5 L" Y掌握RNN与LSTM网络原理，熟练使用Tensorflow进行建模工作。
7 w/ i6 h1 f. |7 p) \9 L- ~: d2 \! x$ y- ^) m
适用人群6 n: h" |" Z! ]6 Q; Y
机器学习,深度学习,人工智能方向爱好者1 a7 a( A: y: E, F( I
8 T9 D/ g) ~! \: N课程简介. P: v. L& x7 a6 X, ?6 D! s
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。 s* f3 s! P; ~7 q; F2 j$ Z
8 p- P8 v; z) A! s' M" J, } [课程目录; n5 s" W6 K6 Q8 ^
第1章递归神经网络原理（RNN）34分钟4节
* c4 l. N$ g0 [3 k5 x1-1课程简介01:215 o1 p/ }. e! H H7 }8 a
1-2递归神经网络（RNN）08:39
" e) e$ r) P6 w$ c/ @/ W/ z7 Q1-3RNN网络细节11:54
' |' b, k% c. s. O9 z- F: Q1-4LSTM网络架构12:36' Z& F" v. M0 `- {4 j0 L! U# _, S# x% H
! m, Q z z! z- H! Y第2章RNN手写字体识别32分钟3节
# [9 f, g/ N( w+ w/ G0 s. B" ]2-1处理Mnist数据集11:50
/ t0 M+ J) M p# N3 r2-2RNN网络模型10:42
6 {5 l. k( W% k8 J2-3训练RNN网络10:05
% ]8 K, v2 a7 r( d- ~) b+ V1 V+ Z- c$ G; l" f4 u* t
第3章Tensorflow打造唐诗生成网络1小时18分钟8节
* _0 |) `1 A3 C0 t# b( \4 W3-1任务概述与环境配置04:18
) a& z- x5 T |) F& e9 _3-2参数配置11:173 _$ j: l5 ~9 D7 q7 u; t
3-3数据预处理模块14:11
. q" Y2 W8 J; h6 P: s: P3-4Batch数据制作12:39
* Y4 {( j" n$ Y9 M3-5RNN模型定义08:53* x2 V) Z' F6 e: ~9 }
3-6完成训练模块12:46' J5 ~1 m6 L7 B2 V. q+ W# S& t1 P
3-7训练唐诗生成模型04:354 Y( h: Q0 ~' V. P
3-8测试唐诗生成效果09:32
7 q' W4 N, g+ d0 P. v a; m& b! d
' I: D7 y7 y" p; @: L2 N6 } |
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