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Sparse Communication: Transformations et applications

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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.

Représentations Compositionnelles et Généralisation Systématique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine la systématisation, la compositionnalité, les défis du réseau neuronal et l'apprentissage non supervisé en PNL.

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

Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond 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.

Traduction automatique : Mécanisme d'attention Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le mécanisme d'attention dans la traduction automatique, en s'attaquant au problème du goulot d'étranglement et en améliorant considérablement les performances NMT.

Architecture des transformateurs : mécanismes d'attention subquadratiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'architecture du transformateur, en se concentrant sur les modèles codeurs-décodeurs et les mécanismes d'attention subquadratiques pour un traitement efficace des séquences d'entrée.

Introduction aux marchés financiers et aux séries chronologiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.

Introduction au traitement des langues naturelles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases du traitement du langage naturel, des approches traditionnelles aux approches modernes, soulignant les défis et l'importance d'étudier les deux méthodes.

Réseaux neuronaux : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.

Réseaux neuronaux : régression et classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuronaux pour les tâches de régression et de classification, couvrant la formation, la régularisation et des exemples pratiques.

Mots et jetons : modèles de langage et probabilités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine les modèles de langage, la tokenisation et l'estimation de probabilité dans les systèmes PNL.

Intelligence cérébrale : Apprentissage continu des modèles de représentation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

S'insère dans l'apprentissage continu des modèles de représentation dans l'intelligence cérébrale, mettant l'accent sur l'adaptation rapide aux environnements non structurés.

Transformers : l’auto-attention et le MLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les transformateurs, en mettant l'accent sur l'auto-attention et les mécanismes MLP pour un traitement de séquence efficace.

Réseaux neuronaux convolutifs : Segmentation sémantique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuronaux convolutifs pour la segmentation sémantique, discutant des modèles de classification des pixels, du décodage appris et de l'importance des connexions par saut.

Réseaux de neurones convolutifs: astuces de formation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuronaux convolutifs pour la classification des images, en se concentrant sur les défis de poids, les stratégies de prévention de surajustement et les modèles pré-entraînés.

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