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Pytorch-Pytorch数据挖掘和自然语言处理（2022）
第25任务： 章节17-3 RNN的优化方法.mp4
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任务列表
第1任务： 资料文档下载
第2任务： 章节15-1 文本表示与词嵌入.mp4
第3任务： 章节15-2 文本向量化流程与分词.mp4
第4任务： 章节15-3 文本向量化实现.mp4
第5任务： 章节15-4 简单文本分类.mp4
第6任务： 章节15-5 创建词表-认识数据集.mp4
第7任务： 章节15-6 模型训练.mp4
第8任务： 章节15-7 使用预训练的词向量.mp4
第9任务： 章节16-1 Rnn循环神经网络介绍.mp4
第10任务： 章节16-2 RnnCell在序列上展开模型实现.mp4
第11任务： 每日作业
第12任务： 章节16-3 RnnCell简单文本分类模型.mp4
第13任务： 章节16-4 Lstm网络简介.mp4
第14任务： 章节16-5 LstmMcell实现文本分类.mp4
第15任务： 章节 16-6 GRU网络简介.mp4
第16任务： 章节16-7 Lstm 高价API.mp4
第17任务： 章节17-1 twitter 评论情绪分类-数据读取与观察.mp4
第18任务： 章节17-2 twitter 评论情绪分类-创建词表.mp4
第19任务： 章节17-3 划分训练测试数据，创建dataset.mp4
第20任务： 章节17-4 基础文本分类模型.mp4
第21任务： 章节17-5 Lstm 文本分类模型.mp4
第22任务： 章节17-1（案例二） 中文外卖评论情绪分类-上.mp4
第23任务： 每日作业
第24任务： 章节17-2（案例二） 中文外卖评论情绪分类-下.mp4
第25任务： 章节17-3 RNN的优化方法.mp4
第26任务： 章节18-1 seq2seq简介.mp4
第27任务： 章节18-2 注意力机制简介.mp4
第28任务： 章节18-3 自注意力机制简介.mp4
第29任务： 章节18-4 transformer 简介.mp4
第30任务： 章节18-5 transformer 文本分类小案例.mp4
第31任务： 章节19-1 数据读取与观察.mp4
第32任务： 章节19-2 数据预处理.mp4
第33任务： 章节19-3 数据预处理.mp4
第34任务： 每日作业
第35任务： 章节19-4 数据预处理.mp4
第36任务： 章节19-5 创建dataset 输入.mp4
第37任务： 章节19-6 创建时序预测模型.mp4
第38任务： 章节19-7 模型训练跟预测.mp4
第39任务： 章节19-8 模型预测演示.mp4
第40任务： 章节20-1 Tensorboard 安装与导入.mp4
第41任务： 章节20-2 Tensorboard 可视化.mp4
第42任务： 章节20-3 Tensorboadr 网络模型结构可视化.mp4
第43任务： 章节20-4 标量数据可视化.mp4
第44任务： 章节21-1 一维卷积原理与网络结构.mp4
第45任务： 章节21-2 中文分词.mp4
第46任务： 每日作业
第47任务： 章节21-3 创建词表.mp4
第48任务： 章节21-4 划分数据集.mp4
第49任务： 章节21-5 批处理函数.mp4
第50任务： 章节21-6 模型初始化.mp4
第51任务： 章节21-7模型前向传播与训练.mp4
第52任务： 每日作业
