This advanced course on Recurrent Neural Networks (RNNs) addresses key challenges like the vanishing gradient problem and provides solutions such as Gated Recurrent Units (GRUs) and Long Short Term Memory (LSTM) networks.
Advanced RNN Concepts and Projects
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Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python
Dozent: Packt - Course Instructors
Bei 
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Identify key components and functionalities of GRUs, LSTMs, and attention mechanisms.
Utilize TensorFlow to build, train, and optimize RNN models.
Develop and implement advanced RNN models to solve complex problems.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Vanishing Gradient
- Kategorie: GRU and LSTM Models
- Kategorie: Text Generation AI
- Kategorie: TensorFlow
- Kategorie: Recurrent Neural Networks
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2024
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In this module, we will address the vanishing gradient problem in Recurrent Neural Networks and explore various solutions. You'll learn about Gated Recurrent Units (GRUs) and Long Short Term Memory (LSTM) networks, including their mathematical foundations. Additionally, we will cover bidirectional RNNs and the attention model, providing a comprehensive approach to improving RNN performance.
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9 Videos2 Lektüren
In this module, we will introduce you to TensorFlow, a powerful framework for building and training deep learning models. You will learn how to implement TensorFlow in practical applications, focusing on a text classification example using RNNs. Additionally, we'll compare TensorFlow with other popular deep learning frameworks to highlight its strengths and unique features.
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2 Videos1 Aufgabe
In this module, we will guide you through your first project: creating a book writer using RNNs. You will learn to map data, prepare the RNN architecture, and train the model using TensorFlow. By the end, you'll be able to generate coherent text and complete an activity to build a word-level text generator.
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7 Videos
In this module, we will tackle the stock price prediction project. You will learn to define the problem, create and prepare a dataset, and train an RNN model. Through practical exercises, you will gain experience in evaluating the model's performance and implementing an artificial neural network for stock prediction.
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5 Videos1 Aufgabe
In this module, we will provide you with further reading and resources to expand your knowledge beyond the course. You'll have access to curated materials that will support your continued learning and mastery of Recurrent Neural Networks and their applications.
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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
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Häufig gestellte Fragen
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