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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Ce cours fait partie de Spécialisation Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python
Instructeur : Packt - Course Instructors
Inclus avec 
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niveau Avancées
Expérience recommandée
6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Vanishing Gradient
- Catégorie : GRU and LSTM Models
- Catégorie : Text Generation AI
- Catégorie : TensorFlow
- Catégorie : Recurrent Neural Networks
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
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.
Inclus
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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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