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****-大白话循环神经网络RNN-从此爱上RNN-深度学习

学习有效期：永久观看

学习时长：160分钟

学习计划：3天

难度：中

 


「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

****-大白话循环神经网络RNN-从此爱上RNN-深度学习


讲师姓名：李虎

开发组长/高级工程师

讲师介绍：李虎，联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人，曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。在联想内部，做过多次企业内训和技术支持，并在北京线下技术沙龙分享会上作为演讲嘉宾分享算法实战应用效果，拥有丰富的线上，线下培训经验。对机器学习，深度学习算法建模，推荐系统，大数据有多年的实际经验。CSDN博客专家，著有大白话算法系列，以通俗生动的方式讲解人工智能前言算法。愿景是打造全网AI最通俗教学，赠人玫瑰，手有余香，在人工智能前行的路上一起前行，以通俗简介详细的方式，让每一位热爱着深入其中。



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「你将学到什么？」

本系列讲解循环神经网络RNN和LSTM的所有知识点，学完本系列课程将对RNN和LSTM的理论知识有清晰的认识，同时能够将理论结合实践应用到工作中。

****-大白话循环神经网络RNN-从此爱上RNN-深度学习

 


「课程学习目录」

1.1.1循环神经网络RNN介绍
2.1.2循环神经网络RNN结构
3.1.3循环神经网络RNN之反向传播流程
4.1.4循环神经网络RNN之梯度消失和爆炸解决方案
5.1.5循环神经网络RNN之双向RNN网络
6.1.6循环神经网络RNN之变形LSTM概念
7.1.7循环神经网络RNN之变形LSTM中的三个门解释
8.1.8循环神经网络RNN之变形GRU
9.1.9循环神经网络RNN代码基础API
10.1.10循环神经网络RNN之BasicRNN机制
11.1.11循环神经网络RNN之BasicRNN代码案例
12.1.12循环神经网络RNN之Static_rnn使用案例代码
13.1.13循环神经网络RNN之BasicLSTMCell使用案例代码
14.1.14循环神经网络RNN之基于RNN实现手写体数字集识别代码
15.1.15循环神经网络RNN之基于LSTM和多层RNN实现手写体数字集识别代码
16.1.1.16循环神经网络RNN之基于双向RNN的手写数字识别案例代码

17.1.17循环神经网络RNN之基于Dynamic_rnn的手写数字识别案例代码

18.1.18循环神经网络RNN之Dynamic_rnn和Static_rnn区别案例代码

 


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