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深度学习入门 - 疫情期间网民情绪识别（Text_CNN网络模型）
第63任务： 324 - 记录用于计算模型损失的值
查看课程
任务列表
第1任务： 资料.zip
第2任务： 000 - 课程演示
第3任务： 001 - 课程介绍
第4任务： 100 - Tensorflow的安装
第5任务： 101 - 对比GPU与CPU的运行速度
第6任务： 102 - 创建工程下载数据集
第7任务： 103 - 机器学习步骤以及神经网络简单说明
第8任务： 104 - 查看数据背景
第9任务： 105 - 分析题目
第10任务： 106 - 简单的特征筛选
第11任务： 107 - 读取数据返回X与Y
第12任务： 108 - 改变文件编码读取数据
第13任务： 109 - 修改标注错误的类别
第14任务： 110 - 处理文本
第15任务： 111 - 词向量简单理解
第16任务： 200 - Text_CNN网络结构
第17任务： 201 - 卷积的计算过程
第18任务： 202 - 卷积最大池化
第19任务： 203 - 三次大卷积
第20任务： 204 - 完成卷积与池化的操作
第21任务： 205 - 卷积的输出神经网络的输入
第22任务： 206 - 神经网络算法流程
第23任务： 207 - 神经网络算法计算过程
第24任务： 208 - 梳理整个过程
第25任务： 209 - 梳理整个过程
第26任务： 210 - 重新查看卷积的过程
第27任务： 211 - 为什么需要卷积
第28任务： 212 - 提取高阶特征
第29任务： 213 - 表示学习
第30任务： 214 - 为什么需要激活函数
第31任务： 215 - 卷积需要的参数
第32任务： 216 - Text_CNN网络需要的参数
第33任务： 217 - 完成Text_CNN网络结构输入批量数据
第34任务： 218 - 代码逻辑
第35任务： 219 - 将文本变成二维矩阵
第36任务： 220 - 将文本变成二维矩阵-词向量
第37任务： 221 - 处理句子长度不一致
第38任务： 222 - 一批量数据的卷积输出
第39任务： 223 - 神经网络的输出
第40任务： 301 - 搭建项目结构
第41任务： 302 - 搭建网络结构
第42任务： 303 - 网络代码的整体顺序
第43任务： 304 - 书写模型的输入
第44任务： 305 - Id词向量转换
第45任务： 306 - Embedding_Lookup函数
第46任务： 307 - Embedding_Lookup的两个输入
第47任务： 308 - Embedding_Lookup结果的说明
第48任务： 309 - 卷积的代码
第49任务： 310 - 卷积核的移动
第50任务： 311 - 卷积核的大小
第51任务： 312 - 输入改变为4维度的数据
第52任务： 313 - 解释卷积之后的数据
第53任务： 314 - 卷积程序
第54任务： 315 - 卷积输出的维度解释
第55任务： 316 - 最大池化
第56任务： 317 - 如何进行多个卷积核卷积
第57任务： 318 - 高阶特征合并
第58任务： 319 - 查看高阶特征合并
第59任务： 320 - 完成卷积操作
第60任务： 321 - 神经网络计算过程
第61任务： 322 - 简单神经网络代码书写
第62任务： 323 - 完成全连接神经网络
第63任务： 324 - 记录用于计算模型损失的值
第64任务： 325 - 完成Text_CNN网络的构建
第65任务： 326 - 计算模型的损失
第66任务： 327 - 优化损失
第67任务： 328 - 计算模型准确率
第68任务： 329 - 处理之前的模型数据
第69任务： 330 - 对数据分词且创建词典
第70任务： 331 - 数据的清洗
第71任务： 332 - 处理文本Bug创建词典
第72任务： 333 - 读取词典将文本转换为二维数组
第73任务： 334 - 查看网络是否报错
第74任务： 335 - 切割训练集和测试集合
第75任务： 336 - 喂给模型数据
第76任务： 337 - 修改测试集大小
第77任务： 338 - 训练模型
第78任务： 339 - 使用GPU训练模型
第79任务： 340 - 恭喜一路看到这里而且运行成功的同学
第80任务： 341 - 模型的可视化
第81任务： 342 - TensorBoard模型可视化
第82任务： 343 - 查看可视化数据以及图
第83任务： 344 - 通过可视化的图再次回归Text_CNN网络
第84任务： 345 - 回顾卷积以及神经网络
第85任务： 346 - 完成模型以及下一章内容
第86任务： 347 - 为什么需要模型的持久化
第87任务： 401 - 模型的保存
第88任务： 402 - 测试模型的保存
第89任务： 403 - 模型的恢复
第90任务： 404 - 完成模型的恢复
第91任务： 405 - MBGD
第92任务： 406 - 将训练集合划分小批量
第93任务： 407 - 拿到小批量数据的个数
第94任务： 408 - 传入小批量数据
第95任务： 409 - 完成小批量数据的传递
第96任务： 410 - 拿到比赛让我们提交的数据
第97任务： 411 - 恢复网络进行预测
第98任务： 412 - 获得模型的输入
第99任务： 413 - 获得模型的Tensor对象
第100任务： 414 - 完成比赛题目的预测
第101任务： 415 - 简单的深度学习框架基于Tensorflow
第102任务： 416 - 最后简单的过一下TextCNN网络
第103任务： 417 - 课程结束
