循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。
2021-10-10 13:49:59
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使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类
作为对循环神经网络的实践，我用循环神经网络做了个影评情感的分类，即判断影评的感情色彩是正面的，还是负面的。
选择使用RNN来做情感分类，主要是因为影评是一段文字，是序列的，而RNN对序列的支持比较好，能够“记忆”前文。虽然可以提取特征词向量，然后交给传统机器学习模型或全连接神经网络去做，也能取得很好的效果，但只从端对端的角度来看的话，RNN无疑是最合适的。
以下介绍实现过程。
一、数据预处理
本文中使用的训练数据集为https://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/上的sentence
2021-10-09 14:34:09
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主要为大家详细介绍了基于循环神经网络(RNN)实现影评情感分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-10-04 13:27:40
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【为什么要学习这门课程】深度学习框架如TensorFlow和Pytorch掩盖了深度学习底层实现方法，那能否能用Python代码从零实现来学习深度学习原理呢？
本课程就为大家提供了这个可能，有助于深刻理解深度学习原理。
左手原理、右手代码，双管齐下！
本课程详细讲解深度学习原理并进行Python代码实现深度学习网络。课程内容涵盖感知机、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络，并使用Python 3及Numpy、Matplotlib从零实现上述神经网络。本课程还讲述了神经网络的训练方法与实践技巧，且开展了代码实践演示。课程对于核心内容讲解深入细致，如基于计算图理解反向传播算法，并用数学公式推导反向传播算法；另外还讲述了卷积加速方法im2col。
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2021-09-28 11:41:13
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