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【第四课】作业汇总-RNN与NLP专题
第三课作业
温故
- 3brown1blue的神经网络系列视频,至少看一遍,建议做笔记,记录到自己的github上,把链接贴上来
- 参考课堂上的示例代码,亲自用python实现神经网络,求解异或问题
- 最好把nilson的神经网络与深度学习这本书买下来,好好研究
- 学一门深度学习工具包:tensorflow、pytorch、keras三选一,实现mnist分类
知新
- 主题:RNN与NLP,对应fastai第四课
- 案例:
- 文本挖掘
- 聊天机器人
其它
- 第一课的宠物分类已经有6人提交作业,好几个人不只是执行代码,还做了进一步的优化:正则表达式、学习率精调、分组实验等,最终王瑞华的准确率最高95.66%
- 优化思路还有不少,比如上次课提到的inception v4网络
- 欢迎大家继续比拼下去,看谁最终取胜