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keras教程:手把手教你做聊天机器人(下)—— seq2seq篇

【摘要】本篇教程的目标:使用keras快速搭建属于自己的聊天机器人。教程分为上、下2个部分。该教程为下篇,主要完成seq2seq(编码-解码)模型的搭建。文章以人类对话为例,引出机器人学会“开口讲话”的4个核心环节:输入问句-编码-解码-输出答句。在这一过程中,穿插讲解了何为“词向量维度”,何为“序列”,何为“输入/输出形态”等等基本概念。选用keras作为搭建模型的工具,上手更快、难度更小,所以,不要有负担,跟着教程一步一步,入门自然语言处理(NLP)的同时,你也可以拥有一台能聊天的情感机器人。

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keras教程:手把手教你做聊天机器人(上)—— 词向量篇

【摘要】本篇教程的目标:使用keras快速搭建属于自己的聊天机器人。教程分为上、下2个部分。上篇主要完成数据的准备工作。并且,在这一过程中,详细介绍了“什么是词向量”、“如何给句子分词”,“如何将中文语料转换为计算机所识别的语言”等等。与其他教程不同,本文没有公式,即使零基础,也能毫无障碍的构建属于自己的机器人模型。还等什么?赶快操练起来吧!

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keras教程:卷积神经网络(CNNs)终极入门指南

【摘要】本篇教程将手把手地教你使用keras搭建卷积神经网络(CNNs)。利用MNIST数据集,从导入模块开始,到 “预处理数据 → 定义模型架构 → 编译模型 → 训练模型 → 评估效果”,每个环节都充分讲解参数细节。即使没有数学基础,也能毫无障碍地构建起属于自己的图像识别模型。

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