Tensorflow项目实战视频教程-文本分类
学习时长：2小时27分钟
Tensorflow简介：
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
- 最新Tensorflow项目实战视频教程-文本分类课程介绍：
使用Tensorflow从零开始完成垃圾邮件分类任务，首先讲解如何使用卷积神经网络来处理文本数据，讲解整理网络架构以及构建细节。基于Tensorflow实例演示如何进行数据读取，处理并搭建完整的网络模型，最后构建训练模块完成对文本数据的分类任务。
- 学习目的：
- 快速掌握如何使用Tensorflow从零开始完成一个实际的项目以及掌握如何使用CNN进行文本分类的原理。
- 适用人群：
- 深度学习,机器学习方向爱好者，Tensorflow使用者。
最新Tensorflow项目实战视频教程-文本分类目录介绍：
1课程任务与环境简介
2Tensorflow安装
3数据与任务简介
4如何使用卷积神经网络进行文本分类
5配置项目所涉及参数
6数据读取
7数据切分
8构造session计算域
9卷积网络模块定义
10多卷积核特征提取
11完成整体网络架构
12创建batch迭代模块
13完成训练模块代码
14训练效果
15中文文本分类解决思路
最新Tensorflow项目实战视频教程-文本分类截图展示：
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