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Modèles de séquence

Andrew Ng
Kian Katanforoosh
Younes Bensouda Mourri

Instructeurs : Andrew Ng

Enseignant de premier plan

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
15 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

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

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Enseigné en Français

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Il y a 3 modules dans ce cours

Découvrez les réseaux neuronaux récurrents. Ce type de modèle s’est avéré extrêmement performant sur les données temporelles. Il comporte plusieurs variantes, y compris les LSTM, les GRU et les RNN bidirectionnels, que vous allez découvrir dans cette section.

Inclus

12 vidéos2 lectures1 devoir3 devoirs de programmation3 laboratoires non notés

Le traitement du langage naturel avec l'apprentissage profond est une combinaison importante. En utilisant des représentations de vecteurs de mots et des couches de prolongements, vous pouvez former des réseaux neuronaux récurrents avec des performances exceptionnelles, dans une grande variété de secteurs. Des exemples d’applications sont l’analyse de sentiments, la reconnaissance d’entités nommées et la traduction automatique.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés

Les modèles de séquence peuvent être améliorés à l’aide d’un mécanisme d’attention. Cet algorithme aidera votre modèle à comprendre où celui-ci doit focaliser son attention, compte tenu d’une séquence d’entrées. Cette semaine, vous apprendrez également à reconnaître la parole et à gérer les données audio.

Inclus

11 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés

Instructeurs

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