大家好，我是猿童学，本期猿创征文的第三期，也是最后一期，给大家带来神经网络中的循环神经网络案例，基于双向LSTM模型完成文本分类任务，数据集来自kaggle，对电影评论进行文本分类。电影评论可以蕴含丰富的情感：比如喜欢、讨厌、等等．情感分析（Sentiment Analysis）是为一个文本分类问题，即使用判定给定的一段文本信息表达的情感属于积极情绪，还是消极情绪．本实践使用 IMDB 电影评论数

掌握列表的使用及方法的运用

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卷积作用是为了进行特征提取因为输入的信息中可能只有一小部分是对我们解决问题有帮助的，这些信息比较关键，这时候只提取这部分信息就可以了。对于计算机来说，进行特征提取后，需要处理的信息就急剧减少，可以极大的加快运行速度，当然这只是我认为其中比较重要的一个原因。directory: 数据所在目录。如果标签是inferred（默认），则它应该包含子目录，每个目录包含一个类的图像。否则，将忽略目录结构。su

卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征图(featureMap)，每个特征图由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征图的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得

1、线性规划1.1 线性规划的实例与定义1.2 使用Python中的scipy库求解列 1 线性规划问题：输入参数解析：输出参数解析：2、运输问题2.1产销平衡的数学建模过程：2.2 产销平衡的运输问题2.3产大于销的运输问题2.4 产小于销的运输问题3、指派问题3.1 指派问题的数学模型3.2 求解指派问题的匈牙利算法4、对偶理论与灵敏度分析4.1 原始问题和对偶问题4.2 对偶问题的基本性质4

面板中，左上部分列出了已经建立的数据库连接，点击各项，右侧会展示当前连接的配置信息，General面板中，可以配置数据库连接的信息，如主机、用户名、密码等，不同数据库配置信息不完全相同，填入数据库URL，注意，URL后有个选项，可以选择直接填入url，那么就不需要单独填主机名、端口等信息了。首先要打开服务，先点击启动VNMP，然后再点击启动套件中的Apache和Mysql，FTP看情况，Nginx

在梯度下降法中，目标函数是整个训练集上的风险函数，这种方式称为批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，BGD）。 批量梯度下降法在每次迭代时需要计算每个样本上损失函数的梯度并求和。当训练集中的样本数量NN很大时，空间复杂度比较高，每次迭代的计算开销也很大。为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分样本，计算在这组样本上损失函数的梯度并更新参数，这种优化方

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