Artificial Intelligence is revolutionizing data analysis. This course delves into Recurrent Neural Networks (RNNs), starting with basic memory models and advancing to deep RNN structures. You'll explore RNN models like ManyToMany, ManyToOne, and OneToMany through practical exercises, culminating in sentiment classification for sophisticated text analysis and prediction.
RNN Architecture and Sentiment Classification
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python
Instructeur : Packt - Course Instructors
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Identify different RNN architectures, including fixed-length and infinite memory models.
Examine the effectiveness of gradient descent and backpropagation through time in training RNN models.
Develop and apply RNN models for advanced tasks such as sentiment analysis and language modeling.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
- Catégorie : AI Sentiment Classification
- Catégorie : Sentiment Analysis
- Catégorie : Recurrent Neural Networks
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septembre 2024
3 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
In this module, we will explore the fundamental structures of Recurrent Neural Network (RNN) architectures. You'll learn about fixed length memory models, infinite memory architectures, and various model configurations such as Many-to-Many, Many-to-One, and One-to-Many. Through exercises and practical activities, you'll gain a deep understanding of these architectures and their applications.
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