[align=center]
Deep Learning: Recurrent Neural Networks in Python
MP4 | Video: 1280x720 | Duration: 5 Hours | 600 MB | Source Files
Author: Lazy Programmer Inc | Language: English | Skill level: Intermediate
В следующем разделе курса, мы собираемся пересмотреть одно из самых популярных приложений рекуррентных нейронных сетей - язык моделирования.
В этом курсе, мы собираемся расширить наши модели языка так, чтобы он больше не делает Марков предположение[/center]
мы намерены пересмотреть исключающее проблемы, но мы собираемся расширить его так, что он становится паритета проблема - вы увидите, что регулярные прямые нейронные сети будут иметь проблемы решать эту проблему, но рекуррентных сетях будет работать, поскольку ключ должен обработать данные как последовательность.
В следующем разделе курса, мы собираемся пересмотреть одно из самых популярных приложений рекуррентных нейронных сетей - язык моделирования.
Вы видели, когда мы изучали Марковские модели, что мы могли бы делать вещи, как создать поэзию, и это не выглядело слишком плохо. Мы могли даже различать 2 разных поэтов просто из последовательности частей речи теги, которые они использовали.
В этом, конечно, мы будем расширять и дополнять наши модели языка так, чтобы он больше не делает предположение Маркова.
Еще одно популярное применение нейронных сетей на языке векторов слово или слово вложениями. Самая распространенная технология это называется Word2Vec, но я покажу вам, как рекуррентные нейронные сети также могут быть использованы для создания слово векторов.
В разделе после того, как мы рассмотрим очень популярную ЛСТМ или долгой краткосрочные блока памяти, и более современным и эффективным ГРУ, или закрытом повторяющиеся единицы, которая доказала свою доходность, сравнимую с производительностью.
Мы будем применять их для некоторых более практических проблем, таких как изучение языка модели из данных Википедии и визуализировать слово вложениями мы получаем в результате.
Этот курс фокусируется на "как построить и понять", не просто "как использовать". Любой человек может научиться использовать API в 15 минут после прочтения некоторых документов. Речь не о "вспоминая факты", это про "увидеть себя" через экспериментирование. Она научит вас, как визуализировать то, что происходит в модели внутренне. Если вы хотите больше, чем просто поверхностный взгляд на модели машинного обучения, этот курс для вас.
Исчисление
линейная алгебра
на Python и NumPy, библиотек matplotlib
пишите нейронной сети в Феано
понимаю обратного распространения
вероятность (условное и совместной распределение)
пишите нейронной сети в Tensorflow
download скачать
uploadgig
https://uploadgig.com/file/download скачать/280EdfB9001fe1EF/WjsLDd0B_DeepLearningRecurrentNeuralNetworksinPython.rar
nitroflare
https://nitroflare.com/view/6F7192E05E98035/WjsLDd0B_DeepLearningRecurrentNeuralNetworksinPython.rar
rapidgator
https://rapidgator.net/file/675c338cd5b3682fe20a5b5f566a71e2/WjsLDd0B_DeepLearningRecurrentNeuralNetworksinPython.rar.html
turbobit
https://turbobit.net/3o9zx9ldf6hy/WjsLDd0B_DeepLearningRecurrentNeuralNetworksinPython.rar.html
