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시퀀스 모델

Andrew Ng
Kian Katanforoosh

Instructeurs : Andrew Ng

Enseignant de premier plan

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

40 heures pour terminer
3 semaines à 13 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Recurrent Neural Network
  • Catégorie : Natural Language
  • Catégorie : Word Embedding
  • Catégorie : Gradient

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4 devoirs

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Il y a 4 modules dans ce cours

LSTM, GRU 및 양방향 RNN을 포함하여 시계열 데이터에 뛰어난 성능을 보이는 모델 유형 및 여러 변형 및 순환 신경망 확인.

Inclus

12 vidéos4 lectures1 devoir3 devoirs de programmation2 éléments d'application

자연어 처리의 딥 러닝는 가장 강력한 조합입니다. 단어 벡터 표현 및 임베딩 레이어를 사용하여 감정 분석, 명명된 엔터티 인식 및 신경망 기계 번역을 비롯한 다양한 애플리케이션에서 뛰어난 성능으로 순환 신경망을 훈련합니다.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 devoir2 devoirs de programmation1 élément d'application

입력 시퀀스가 주어졌을 때 모델이 주의를 집중할 위치를 결정하는 데 도움이 되는 알고리즘인 주의 메커니즘을 사용하여 시퀀스 모델을 보강합니다. 그런 다음 음성 인식과 오디오 데이터를 처리하는 방법을 살펴봅니다.

Inclus

10 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation1 élément d'application

Inclus

5 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 élément d'application3 laboratoires non notés

Instructeurs

Andrew Ng

Enseignant de premier plan

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46 Cours7 925 602 apprenants

Offert par

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