推薦初學者的延伸閱讀

除了課程內(nèi)容外，TensorFlow 官網(wǎng)也為大家提供了學習研究機器學習豐富實用的資源，例如老師在課程中提到的 TensorFlow tfds 數(shù)據(jù)集、IMDB 數(shù)據(jù)集和課后練習，都可以在 TensorFlow 官網(wǎng)上找到：

TensorFlow tfds 數(shù)據(jù)集

https://tensorflow.google.cn/datasets/api_docs/python/tfds/as_numpy

TensorFlow 官方整理出的機器學習常用數(shù)據(jù)集

IMDB 數(shù)據(jù)集

https://tensorflow.google.cn/datasets/catalog/imdb_reviews

包含五萬個影評，適合新手進行詞嵌入的項目練習

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 (RNN) 文本生成

https://tensorflow.google.cn/tutorials/text/text_generation

課程內(nèi)容的課后習題直達鏈接

另外，我們還推薦以下三篇文章作為延展閱讀，可以幫助大家理解老師在本部分課程中提到的自然語言處理的相關(guān)知識:

TensorFlow Core 文本教程

https://tensorflow.google.cn/tutorials/text/word_embeddings

TensorFlow 官方推出的 NLP 教程，幫助大家梳理基本知識和原理

TensorFlow 2.0 模型:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

來自《簡單粗暴 TensorFlow 2.0》，補充介紹了本部分課程中提到的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的相關(guān)知識

tf.keras.layers.LSTM

https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/LSTM?hl=zh_cn

LSTM API 直達鏈接

其中被老師譽為“機器學習中的明珠”的自然語言處理，作為備受開發(fā)者關(guān)注的熱門領域，在解決實際問題過程中也迸發(fā)出了很多巧妙的應用，我們推薦有興趣的同學延伸閱讀以下兩篇文章，希望你能夠進一步感受 NLP 的無限魅力:

文本反垃圾在花椒直播中的應用概述

介紹了花椒平臺如何利用自然語言處理訓練，識別并攔截平臺上的文本垃圾信息，維持良好的用戶觀看體驗

深度學習在網(wǎng)易嚴選智能客服中的應用

通過 NLP 深度學習，幫助網(wǎng)易嚴選的智能客服更好地理解用戶的意圖，提高真實對話場景下的服務效率

責任編輯：xj

原文標題：TensorFlow 入門實操課程第三部分延展閱讀

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