DeepLearning.AI
Последовательные модели

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Последовательные модели

Andrew Ng
Kian Katanforoosh
Younes Bensouda Mourri

Dozenten: Andrew Ng

TOP-LEHRKRAFT

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 15 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 15 Stunden
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Machine Translation
  • Kategorie: Word Embedding
  • Kategorie: Combination
  • Kategorie: Deep Learning

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Unterrichtet in Russisch

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

В этом разделе вы познакомитесь с принципами работы рекуррентных нейронных сетей (РНС, RNN). Этот тип сетей показывает прекрасную работу с темпоральными данными и существует в нескольких вариантах, таких как LSTM (ДКП), GRU (УРБ), и двунаправленная РНС (Bidirectional RNN), о которых вы узнаете в этом разделе.

Das ist alles enthalten

12 Videos2 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben3 Unbewertete Labore

Сочетание обработки естественного языка и глубокого обучения — очень важное сочетание. Используя векторное представление слов и слои встраивания, вы сможете обучать рекуррентные нейронные сети, добиваясь выдающейся производительности в широком спектре областей. Примеры применения: анализ тональности текста, распознавание именованных сущностей и машинный перевод.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore

Последовательные модели могут быть дополнены с использованием механизма внимания. С помощью этого алгоритма ваша модель сможет понять, на чем следует сосредоточить внимание, с учетом последовательности входных данных. На этой неделе вы также узнаете о распознавании речи и работе с аудиоданными.

Das ist alles enthalten

11 Videos4 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore

Dozenten

Andrew Ng

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