任務(wù) RNN的結(jié)構(gòu)扣草。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出背景饥努、優(yōu)缺點拧额。著重學(xué)習(xí)RNN的反向傳播来氧、RNN出現(xiàn)的問題（梯度問題舒憾、長期依賴問題）、BPTT算法居灯。 雙向RNN 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LSTM祭务、...
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Task8 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) -
Task7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)： 卷積運算的定義、動機（稀疏權(quán)重怪嫌、參數(shù)共享义锥、等變表示）。一維卷積運算和二維卷積運算岩灭。 反卷積(tf.nn.conv2d_transpose) 池化運算的定義拌倍、種類（最大...
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Task7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
任務(wù)： 卷積運算的定義、動機（稀疏權(quán)重噪径、參數(shù)共享贰拿、等變表示）。一維卷積運算和二維卷積運算熄云。 反卷積(tf.nn.conv2d_transpose) 池化運算的定義膨更、種類（最大...
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Task6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)任務(wù) 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)缴允、輸入層荚守、隱藏層、輸出層练般、隱藏單元矗漾、激活函數(shù)的概念。 感知機相關(guān)薄料；定義簡單的幾層網(wǎng)絡(luò)（激活函數(shù)sigmoid）敞贡，遞歸使用鏈?zhǔn)椒▌t來實現(xiàn)反向傳播。 ...
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Task6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
任務(wù) 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)摄职、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)誊役、輸入層、隱藏層谷市、輸出層蛔垢、隱藏單元、激活函數(shù)的概念迫悠。 感知機相關(guān)鹏漆；定義簡單的幾層網(wǎng)絡(luò)（激活函數(shù)sigmoid），遞歸使用鏈?zhǔn)椒▌t來實現(xiàn)反向傳播。 ...
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Task5 樸素貝葉斯艺玲、SVM括蝠、LDA主題模型
任務(wù) 樸素貝葉斯 樸素貝葉斯的原理 利用樸素貝葉斯模型進行文本分類 SVM模型 SVM的原理 利用SVM模型進行文本分類 LDA主題模型 pLSA、共軛先驗分布 LDA 使用...
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Task5 樸素貝葉斯饭聚、SVM忌警、LDA主題模型
任務(wù) 樸素貝葉斯 樸素貝葉斯的原理 利用樸素貝葉斯模型進行文本分類 SVM模型 SVM的原理 利用SVM模型進行文本分類 LDA主題模型 pLSA、共軛先驗分布 LDA 使用...
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Task3
特征選擇 TF-IDF原理以及利用其進行特征篩選 互信息的原理以及利用其進行特征篩選 TF-IDF 原理： 如何提取一篇文章的的關(guān)鍵詞若治？文章關(guān)鍵詞：指能體現(xiàn)一篇文章或一部著作...
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Task3
特征選擇 TF-IDF原理以及利用其進行特征篩選 互信息的原理以及利用其進行特征篩選 TF-IDF 原理： 如何提取一篇文章的的關(guān)鍵詞慨蓝？文章關(guān)鍵詞：指能體現(xiàn)一篇文章或一部著作...
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TASK2
任務(wù)要求： 基本文本處理技能：中英文字符串處理（刪除不相關(guān)的字符、去停用詞）端幼；分詞（結(jié)巴分詞）礼烈；詞、字符頻率統(tǒng)計婆跑。 語言模型此熬；unigram、bigram滑进、trigram頻率...
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Task1 數(shù)據(jù)集探索
IMDB數(shù)據(jù)集下載和探索 根據(jù)TensorFlow官方教程實現(xiàn)： THUCNews數(shù)據(jù)集下載和探索 根據(jù)githut進行復(fù)現(xiàn) 對于函數(shù)batch_iter(x, y)的使用還...
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TASK2
任務(wù)要求： 基本文本處理技能：中英文字符串處理（刪除不相關(guān)的字符犀忱、去停用詞）；分詞（結(jié)巴分詞）扶关；詞阴汇、字符頻率統(tǒng)計。 語言模型节槐；unigram搀庶、bigram、trigram頻率...
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Task1 數(shù)據(jù)集探索
IMDB數(shù)據(jù)集下載和探索 根據(jù)TensorFlow官方教程實現(xiàn)： THUCNews數(shù)據(jù)集下載和探索 根據(jù)githut進行復(fù)現(xiàn) 對于函數(shù)batch_iter(x, y)的使用還...
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學(xué)習(xí)c++ primer的點點滴滴
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