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Tensorflow项目实战视频课程-文本分类|数据与任务简介|唐宇迪|中国AI数据-文章2
作者:CNAI / 2019-08-16 / 浏览次数:7

Tensorflow项目实战视频课程-文本分类|数据与任务简介|唐宇迪|中国AI数据-文章2

深度学习视频教程
就是
卷积神经网络u6a21u5f0f
说对于
深度学习u68c0u6d4b
卷积神经网络来说,
深度学习u539fu7406
Tensorflowu539fu7406
文本分类u539fu7406
卷积神经网络u539fu7406
普遍上
深度学习u6a21u5757
他的课,
深度学习u6846u67b6
Tensorflowu6846u67b6
文本分类u6846u67b6
卷积神经网络u6846u67b6
输入都是一个图像
深度学习u6280u672f
的数据,
深度学习u89c6u9891
Tensorflowu89c6u9891
文本分类u89c6u9891
卷积神经网络u89c6u9891
几个图像数据?
深度学习u6559u7a0b
Tensorflowu6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
卷积神经网络u6559u7a0b
有一些像素
深度学习u5206u6790
点组成的,
2018人工智能、深度学习核心理论与实战高级实操班
比如说对于左边的最靓汽车,
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
我们可以说他第一个长度是256,
深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
然后它的壳宽度也是256然后呢,
卷积神经网络u89c6u9891
他是一个彩色图,
他有一个参考,
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
就是差个颜色通道是等于三的一共有。
  三个颜色通道,
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
然后呢,
卷积神经网络u73b0u72b6
我就可以用了,
深度学习u5e94u7528
Tensorflowu5e94u7528
文本分类u5e94u7528
卷积神经网络u5e94u7528
咱们全去神经网络当中
深度学习u5b9eu6218
一些标志性
深度学习u53d1u5c55
的,
深度学习u6848u4f8b
Tensorflowu6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
卷积神经网络u6848u4f8b
曾比方说这个卷几层啊层啊,
还有中间的
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
最需要激活函数乘,
深度学习u81eau5b66
Tensorflowu81eau5b66
文本分类u81eau5b66
卷积神经网络u81eau5b66
我们可以用卷积
深度学习u539fu7406
和石化进行个组合。
深度学习u6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
卷积神经网络u6a21u5f0f
对原始图像进行
文本分类u539fu7406
一个特征的
深度学习u6846u67b6
提取与枫树了,
我现在用多个
文本分类u6846u67b6
圈继承多个源一层
深度学习u89c6u9891
和多层最终的
文本分类u89c6u9891
我的到了最后一层特征,
深度学习u73b0u72b6
Tensorflowu73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
卷积神经网络u73b0u72b6
最后一张图,
深度学习u6559u7a0b
那我说了,
文本分类u6559u7a0b
他是表示
深度学习u5e94u7528
这张图。
然后呢,
TensorFlow实战》
最后好我就像一个
文本分类u5e94u7528
全面节操,
深度学习u53d1u5c55
Tensorflowu53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
卷积神经网络u53d1u5c55
把它提给她组合在一起
深度学习u53d1u5c55
文本分类u53d1u5c55
卷积神经网络u53d1u5c55
组合成一种
深度学习u81eau5b66
向量的小事,
难道我就可以用这个
深度学习u6848u4f8b
向量来放咱们
文本分类u81eau5b66
进行一个
文本分类u6848u4f8b
那现在?
深度学习u6a21u5f0f
Tensorflowu6a21u5f0f
文本分类u6a21u5f0f
卷积神经网络u6a21u5f0f
数据好像略显不同意见之前的我们是最图像数据,
图像数据好来观察一下它的一个特点图像数据,
深度学习u5b9eu6218
文本分类u5b9eu6218
卷积神经网络u5b9eu6218
首先来说它是一个三维的,
深度学习u73b0u72b6
如果说那他是一个彩色图,
他的通道就是这。说他的歌是一个黑白图的,
深度学习u68c0u6d4b
文本分类u68c0u6d4b
卷积神经网络u68c0u6d4b
同等于的,免不了的能就是说,
文本分类u73b0u72b6
首先图像
深度学习u53d1u5c55
他是一个矩阵,
他是有偿还是又宽了,那我们想一想,
深度学习u6a21u5757
文本分类u6a21u5757
卷积神经网络u6a21u5757
就是说对于咱们现在拿数据来说,
深度学习u6280u672f
文本分类u6280u672f
卷积神经网络u6280u672f
我现在。
  一个文本出去吗?
深度学习u5206u6790
文本分类u5206u6790
卷积神经网络u5206u6790
他是由一个一句话一句话来组成
深度学习u81eau5b66
文本分类u81eau5b66
卷积神经网络u81eau5b66
的论文能不能
文本分类u53d1u5c55
把这个文本
深度学习u6559u7a0b
文本分类u6559u7a0b
卷积神经网络u6559u7a0b
数据转换成跟这个
深度学习u73b0u72b6
文本分类u73b0u72b6
卷积神经网络u73b0u72b6
图像数据啊
深度学习u5e94u7528
文本分类u5e94u7528
卷积神经网络u5e94u7528
类似的一种格式呢?
会说,
深度学习u6a21u5f0f
我也打他转换成一种矩阵。
深度学习u539fu7406
文本分类u539fu7406
卷积神经网络u539fu7406
网络咱们去做这事儿呢?
深度学习u6846u67b6
文本分类u6846u67b6
卷积神经网络u6846u67b6
放出来想一想,
我要用卷积神经网络
文本分类u6a21u5f0f
去做
深度学习u6848u4f8b
文本分类u6848u4f8b
卷积神经网络u6848u4f8b
这样一个文本,
是我们该经
深度学习u5b9eu6218
过几步
深度学习u89c6u9891
文本分类u89c6u9891
卷积神经网络u89c6u9891
来进行好多呢。
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