Séances de cours associées à Analyse du modèle

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

Couvre les modèles de séquence à séquence, leur architecture, leurs applications et le rôle des mécanismes d'attention dans l'amélioration des performances.

Deep Learning pour répondre aux questions

Explore l'apprentissage profond pour répondre aux questions, analyser les réseaux neuronaux et modéliser la robustesse au bruit.

Modèles linguistiques : réseaux neuronaux à contexte fixe et récurrents

Discute des modèles de langage, en se concentrant sur les modèles neuronaux à contexte fixe et les réseaux neuronaux récurrents.

Représentations contextuelles : ELMO et BERT Vue d'ensemble

Couvre les représentations contextuelles en PNL, en se concentrant sur les architectures ELMO et BERT et leurs applications dans diverses tâches.

Réseaux de neurones récurrents: formation et défis

Discute des réseaux neuronaux récurrents, de leurs défis de formation et de solutions telles que les LSTM et les GRU.

Transformers : Révolutionner les mécanismes d’attention en PNL

Couvre le développement des transformateurs et leur impact sur les mécanismes d'attention en PNL.

Transformers: Techniques de pré-entraînement et de décodage

Couvre les concepts avancés de transformateur, en se concentrant sur les techniques de pré-formation et de décodage en PNL.

Sparse Communication: Transformations et applications

Explore l'évolution de la modélisation clairsemée à la communication clairsemée dans les réseaux neuronaux pour les tâches de traitement du langage naturel.

Le paysage d'optimisation de Convex caché des réseaux neuronaux profonds

Explore le paysage d'optimisation convexe caché des réseaux neuronaux profonds, montrant la transition des modèles non convexes aux modèles convexes.

Réseaux neuronaux : Réseau neuronal à deux couches

Couvre les bases des réseaux neuraux, en mettant l'accent sur le développement des réseaux neuraux de deux couches vers les réseaux neuraux profonds.

Optimisation des réseaux neuraux

Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.

Réseaux neuronaux : formation et activation

Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.

Introduction au traitement du langage naturel moderne

Introduit le cours sur le traitement du langage naturel moderne, couvrant son importance, ses applications, ses défis et les progrès de la technologie.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.

Intégrations de mots neuronaux: Représentations d'apprentissage pour le langage naturel

Couvre les incorporations de mots neuronaux et les méthodes d'apprentissage des représentations de mots dans le traitement du langage naturel.

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.

Traitement du langage naturel: comprendre les transformateurs et la tokenisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.

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.

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.

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.