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Séquence à modèles de séquence: vue d'ensemble et applications

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Séances de cours associées (51)

Réseaux neuronaux pour la PNL Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.

Réseaux de mémoire à court terme Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) comme une solution pour la disparition et l'explosion des gradients dans les réseaux neuronaux récurrents.

Deep Learning pour le NLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

En savoir plus sur l'apprentissage profond pour le traitement des langues naturelles, l'exploration de l'intégration des mots neuraux, des réseaux neuraux récurrents et de la modélisation des neurones avec les transformateurs.

Analyse du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse du modèle neuronal en PNL, couvrant les études d'évaluation, de sondage et d'ablation pour comprendre le comportement et l'interprétabilité du modèle.

Fondements de l'apprentissage profond: Aperçu de l'architecture transformatrice Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond et de l'architecture Transformer, en se concentrant sur les réseaux neuronaux, les mécanismes d'attention et leurs applications dans les tâches de modélisation de séquence.

Transformers: Unifier les communautés d'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le rôle des transformateurs dans l'unification de divers domaines d'apprentissage automatique.

Résolution de référence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la résolution de coréférence, les modèles, les applications, les défis et les avancées dans le traitement du langage naturel.

Réseaux d'approvisionnement en énergie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.

Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.

Deep Learning : principes et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.

Recherche de graphiques: Réseaux neuronaux et apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans la recherche graphique, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond, couvrant des sujets tels que les réseaux neuronaux convolutionnels et les réseaux neuronaux artificiels.

Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.

Deep Learning : Perceptron multicouche et formation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fondamentaux de l'apprentissage profond, en se concentrant sur les perceptrons multicouches et leurs processus de formation.

Taskonomy neural et perspectives historiques dans l'intelligence visuelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre Taskonomy neuronale, l'évolution des réseaux neuronaux, et les perspectives historiques dans l'intelligence visuelle.

Perspectives géométriques sur les modèles d'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les perspectives géométriques des modèles d'apprentissage profond, explorant leur vulnérabilité aux perturbations et l'importance de la robustesse et de l'interprétabilité.

Réseaux neuronaux multicouches Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux multicouches et le processus d'entraînement des réseaux entièrement connectés avec des couches cachées.

L’avenir : la linguistique computationnelle et le deep learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'influence de la linguistique computationnelle sur les architectures d'apprentissage profond, couvrant les formalismes grammaticaux, le connexionnisme, la liaison variable et les orientations futures.

Amélioration des modèles du chemin visuel ventral Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.

Réseaux antagonistes génératifs : Techniques de synthèse de données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des réseaux antagonistes génératifs et de leurs applications dans la synthèse de données et la génération d'images.

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