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Pytorch项目实战 ：基于RNN的实现情感分析% F1 G# Z/ k z q/ |5 o* Q% ^
├──1 Word2Sequence的初始化函数.mp4 31.70M9 B2 ^9 W o- J2 f3 S( {* p% R5 \
├──10 RNN模型的预测.mp4 20.75M; N* o2 P& D; i: z% O
├──11 循环神经网络基本原理和模型改进.mp4 67.78M
3 I( S4 k/ C# E. M) k; s; X: |6 ~├──2 语料库词频统计.mp4 26.61M( f$ i" j t8 b& X
├──3 语料库词典到序列的转换.mp4 29.73M
% \: l8 f6 Y, m, j6 b├──4 IMDB数据介绍及读取.mp4 27.70M) w- S; I' h5 g, {8 Y9 x; A0 W, u1 S
├──5 使用DataSet读取IMDB数据集.mp4 22.58M
5 q. |4 c, L/ f2 s2 ]' m) J" R) }( l├──6 使用索引的方式读取加载.mp4 23.95M4 S, v) O" l3 s! _
├──7 使用DataLoader批量加载数据.mp4 22.35M1 }. S% }- Y0 } N: `/ D, j
├──8 Pytorch搭建RNN情感分析模型.mp4 46.46M
) c" H: q5 N5 u3 n9 v9 |: }├──9 RNN模型的训练.mp4 21.28M+ a- k& H$ c6 ~" n
└──课程资料.zip 80.24M
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发表于 2024-2-15 15:21:01
