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Pré-entraînement : BiLSTM et Transformateur

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Séances de cours associées (32)

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.

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.

BERT: Préformation et Applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur la préformation BERT pour les transformateurs, discutant de ses applications dans les tâches de PNL.

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.

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.

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.

Modèles de génération profonde: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles générateurs profonds, y compris les mélanges de multinômes, PCA, autoencodeurs profonds, autoencodeurs convolutionnels, et GANs.

Le PNL moderne et l'éthique dans le PNL Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les progrès et les défis du PNL, ainsi que sur les considérations éthiques et les préjudices potentiels.

Récupération d'information probabiliste Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la recherche probabiliste de l'information, les modèles de probabilité d'interrogation, la modélisation du langage et les algorithmes de rétroaction de pertinence.

Renforcement de l'apprentissage axé sur les données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des défis dans les systèmes d'IA, des limitations d'apprentissage supervisé, et de la nécessité de méthodes fondées sur les données pour renforcer l'apprentissage.

Calcul optique: puce photoélectronique entièrement analogique pour les tâches de vision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente une puce photoélectronique entièrement analogique pour les tâches de vision à grande vitesse, répondant aux défis du calcul classique et proposant un cadre optique-électrique hybride.

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