基于深度学习的LSTM情感分析

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《基于深度学习的LSTM情感分析》9da835815c60f747db63683591bcad2e_4968e3f633a1737cad86679ef824fed9dedc5f.webp (87.82 KB, 下载次数: 69) 下载附件   保存到相册 2024-3-19 01:03 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（41 节）

*   1 情感分析开篇..mp4

*   2 情感分析快速概览.mp4

*   3 情感分析业务场景应用以及技术选型.mp4

*   4 RNN基本工作原理介绍.mp4

*   5 RNN梯度消失和梯度爆炸问题.mp4

*   6 LSTM引入以及各个门公式介绍.mp4

*   7 LSTM执行原理以及LSTM变种网络.mp4

*   8 不同类型的RNN介绍.mp4

*   9 图像描述项目RNN应用以及架构.mp4

*   10 图像描述项目数据及CNNEncoder&RNNDecode.mp4

*   11 图像描述项目CNNEncoder&RNNDecoder模.mp4

*   12 图像描述项目CNN.mp4

*   13 RNN&LSTMAPI在PyTorch实现..mp4

*   14 数字识别项目数据加载.mp4

*   15 数字识别项目LSTM模型训练和在线预测.mp4

*   16 数字识别项目双向LSTM应用实战.mp4

*   17 文本情感分析数据探测.mp4

*   18 文本情感分析数据文本长度可视化.mp4

*   19 文本情感分析数据词云可视化.mp4

*   20 本情感分析数据加载工具整体框架搭建.mp4

*   21 文本情感分析torchtext中Fields字段应用.mp4

*   22 文本情感分析数据加载以及字典构建.mp4

*   23 文本情感分析数据加载代码调试.mp4

*   24 文本情感分析数据字典中PAD和UNK应用场景.mp4

*   25 文本情感分析数据批量加载.mp4

*   26 文本情感分析pad和pack使用原因.mp4

*   27 文本情感分析LSTM模型构建理论回顾.mp4

*   28 文本情感分析整体框架搭建.mp4

*   29 文本情感分析之工具库导入.mp4

*   30 文本情感分析数据加载以及封装.mp4

*   31 文本情感分析模型参数配置.mp4

*   32 文本情感分析LSTM模型加载外部词向量.mp4

*   33 文本情感分析LSTM模型Encoder&FC定义.mp4

*   34 文本情感分析LSTM模型定义完成.mp4

*   35 文本情感分析LSTM模型初始化以及调试.mp4

*   36 文本情感分析模型训练方法和验证方法定义.mp4

*   37 文本情感分析训练方法代码调试.mp4

*   38 情感分析模型生成.mp4

*   39 文本情感分析模型训练过程.mp4

*   40 文本情感分析效果评估.mp4

*   41 文本情感分析在线服务（附：课程代码）.mp4