DeepLearning.AI
Последовательные модели

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Последовательные модели

Enseigné en Russe

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

Andrew Ng
Kian Katanforoosh
Younes Bensouda Mourri

Instructeurs : Andrew Ng

Enseignant de premier plan

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
15 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

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

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Il y a 3 modules dans ce cours

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.

Inclus

12 vidéos2 lectures1 quiz3 devoirs de programmation3 laboratoires non notés

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.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 quiz2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés

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.

Inclus

11 vidéos4 lectures1 quiz2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés

Instructeurs

Andrew Ng

Enseignant de premier plan

DeepLearning.AI
45 Cours7 638 151 apprenants

Offert par

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