【第四课】作业汇总-RNN与NLP专题

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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