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大数据挖掘
案例实战
案例：基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人
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案例：基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人
价格
¥
199.00
教学计划
常规版V1
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介绍
全部
常规版V2
常规版V1
全部任务
全部任务
1.1 案例背景
2.1 RNN模型
2.2 Seq2Seq模型
3.1 聊天机器人模型概述
3.2.1 语料库预处理_读取语...
3.2.2 语料库预处理_分词并...
3.2.3 语料库预处理_构建映...
3.2.4 语料库预处理_语料库...
3.2.5 语料库预处理_拆分成...
3.2.6 语料库预处理_词向量...
3.2.7 语料库预处理_保存文...
4.1.1 模型计算图搭建_读取...
4.1.2 模型计算图搭建_读取...
4.1.3 模型计算图搭建_读取...
4.2 模型计算图搭建_构建词向...
4.3 模型计算图搭建_统计id...
4.4 模型计算图搭建_定义Te...
4.5.1 定义LSTM Cel...
4.5.2 Embedding ...
4.5.3 MultiRNN C...
4.5.4 Dynamic RN...
4.5.5 Encoder端自定...
4.6.1 添加_BOS
4.6.2 Embedding ...
4.6.3 MultiRNN C...
4.6.4 Projection...
4.6.5 Trainning ...
4.6.6 Inference ...
4.6.7 自定义Decoder...
4.7.1 Seq2Seq Mo...
4.7.2 Loss Funct...
4.7.3 Optinize(优...
4.7.4 梯度剪枝
4.8.1 Train初次运行
4.8.2 Train调整
5.1.1 Inference_...
5.1.2 调用计算图进行测试
6. The Attention...
7. 模型的实现示例
基于Seq2Seq注意力模型实现...
3.5 前向传播
3.6 梯度更新与训练
3.7 模型测试
4.1 模型测试与展示
5.1 拓展思考
3.1 模型前准备工作说明
3.2 数据准备0
3.3 模型结构说明
3.4 模型搭建
1.1 案例背景
2.1 语料库预处理
2.2 整理代码
聊天机器人V3 课程配套数据、代...
排序：
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