基于深度学习的LSTM情感分析
资源目录├──1 情感分析开篇._ev.mp416.88M
├──10 图像描述项目数据及CNNEncoder&RNNDecode_ev.mp448.19M
├──11 图像描述项目CNNEncoder&RNNDecoder模_ev.mp419.13M
├──12 图像描述项目CNN_ev.mp442.93M
├──13 RNN&LSTMAPI在PyTorch实现._ev.mp438.30M
├──14 数字识别项目数据加载_ev.mp422.12M
├──15 数字识别项目LSTM模型训练和在线预测_ev.mp431.77M
├──16 数字识别项目双向LSTM应用实战_ev.mp422.47M
├──17 文本情感分析数据探测_ev.mp432.57M
├──18 文本情感分析数据文本长度可视化_ev.mp429.75M
├──19 文本情感分析数据词云可视化_ev.mp432.26M
├──2 情感分析快速概览_ev.mp411.71M
├──20 本情感分析数据加载工具整体框架搭建_ev.mp420.28M
├──21 文本情感分析torchtext中Fields字段应用_ev.mp421.84M
├──22 文本情感分析数据加载以及字典构建_ev.mp421.82M
├──23 文本情感分析数据加载代码调试_ev.mp424.33M
├──24 文本情感分析数据字典中PAD和UNK应用场景_ev.mp431.00M
├──25 文本情感分析数据批量加载_ev.mp438.35M
├──26 文本情感分析pad和pack使用原因_ev.mp432.16M
├──27 文本情感分析LSTM模型构建理论回顾_ev.mp434.29M
├──28 文本情感分析整体框架搭建_ev.mp410.74M
├──29 文本情感分析之工具库导入_ev.mp416.68M
├──3 情感分析业务场景应用以及技术选型_ev.mp410.56M
├──30 文本情感分析数据加载以及封装_ev.mp429.94M
├──31 文本情感分析模型参数配置_ev.mp444.67M
├──32 文本情感分析LSTM模型加载外部词向量_ev.mp414.88M
├──33 文本情感分析LSTM模型Encoder&FC定义_ev.mp415.03M
├──34 文本情感分析LSTM模型定义完成_ev.mp413.22M
├──35 文本情感分析LSTM模型初始化以及调试_ev.mp426.49M
├──36 文本情感分析模型训练方法和验证方法定义_ev.mp428.19M
├──37 文本情感分析训练方法代码调试_ev.mp432.07M
├──38 情感分析模型生成_ev.mp433.30M
├──39 文本情感分析模型训练过程_ev.mp417.81M
├──4 RNN基本工作原理介绍_ev.mp412.90M
├──40 文本情感分析效果评估_ev.mp418.26M
├──41 文本情感分析在线服务（附：课程代码）_ev.mp425.44M
├──5 RNN梯度消失和梯度爆炸问题_ev.mp414.17M
├──6 LSTM引入以及各个门公式介绍_ev.mp415.87M
├──7 LSTM执行原理以及LSTM变种网络_ev.mp420.44M
├──8 不同类型的RNN介绍_ev.mp47.57M
├──9 图像描述项目RNN应用以及架构_ev.mp48.64M
└──基于深度学习的LSTM情感分析.zip0.76kb
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