课程章节
介绍 章节 问答 笔记
第1章 快速了解机器学习
机器学习简要介绍
机器学习开发环境准备
pycharm简单配置介绍
带隐藏层的逻辑回归代码实战
带隐藏层的逻辑回归代码运行结果
第2章 自然语言处理入门
NLP简介
NLP编程基础知识介绍
skip-gram代码架构总体简介
读取停用词并对训练文本数据进行预处理
建立词典
为skip-gram生成相关参数
为skip-gram构建模型
为skip-gram训练模型
第3章 自然语言进阶
word2vec损失函数和优化器选择
RNN处理NLP简介
RNN代码结构简介
字符预处理和模型相关数据保存
建立字典和模型参数
构建LSTM单元
构建RNN3层网络
构建RNN图计算
RNN模型训练
从二进制文件取出相关数据
使用模型生成小说
模型生成内容展示
课程总结与展望