Tensorflow项目实战-文本分类-唐宇迪-专题视频课程

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Tensorflow项目实战-文本分类—5495人已学习
课程介绍    

    使用Tensorflow从零开始完成垃圾邮件分类任务，首先讲解如何使用卷积神经网络来处理文本数据，讲解整理网络架构以及构建细节。基于Tensorflow实例演示如何进行数据读取，处理并搭建完整的网络模型，后构建训练模块完成对文本数据的分类任务。
课程收益
    快速掌握如何使用Tensorflow从零开始完成一个实际的项目以及掌握如何使用CNN进行文本分类的原理。
讲师介绍
    唐宇迪 更多讲师课程
    计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
课程大纲
    1. 课程任务与环境简介  3:10
    2. Tensorflow安装  3:31
    3. 数据与任务简介（数据 代码 PPT ->）  4:14
    4. 如何使用卷积神经网络进行文本分类  13:08
    5. 配置项目所涉及参数  15:02
    6. 数据读取  11:01
    7. 数据切分  11:26
    8. 构造session计算域  9:07
    9. 卷积网络模块定义  12:56
    10. 多卷积核特征提取  13:21
    11. 完成整体网络架构  12:57
    12. 创建batch迭代模块  11:31
    13. 完成训练模块代码  11:34
    14. 训练效果  4:40
    15. 中文文本分类解决思路  9:29
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