[align=center]
Natural Language Processing with Deep Learning in Python
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 44100 Hz, 2ch | 3.12 GB
Duration: 13 hours | Genre: eLearning Video | Language: English
Полное руководство по получению и Применению word2vec, Перчатки, word Вставки, и Анализ эмоций с рекурсивной Сети.
Понять и реализовать, word2vec
Понять, пропустить Граммов Метод в word2vec[/center]
Полное Руководство по получению и Применению word2vec, Перчатки, word Вставки, и Анализ эмоций с рекурсивной Сети.
Что ты хочешь узнать?
Понять и реализовать, word2vec
Понимание CBOW Метод в word2vec
Понять, пропустить Граммов Метод в word2vec
Понять отказ дискретизации Оптимизации в word2vec
Понимать и применять Перчатки с gradient descent и тип-least-squares
периодических нейронных Сетей для parts-of-speech tagging
периодических нейронных Сетей для (named entity recognition)
Понять и реализации рекурсивных нейронных Сетей для Анализа эмоций
Понять и реализации рекурсивной нейронной натяжителя Сетей Анализ эмоций и ощущений
Требования
Установить Numpy, Matplotlib, Sci-Kit Узнать, Theano, и TensorFlow (должно быть очень легко теперь)
Понять, ВОЗВРАЩЕНИЯ и gradient descent, можно удерживать и кода Уравнений в отдельную
Код, повторяющиеся в нейронной Сети regelgeometrien в Theano (или Tensorflow), прежде всего, Функция сканирования
Код нейронной сети, feedforward в Theano (или Tensorflow)
Полезным, в целях обмена Опытом с Деревом алгоритмов
Description
В этом Курсе мы продвинутого НЛП.
До теперь, мы узнали, через некоторые из основ, как и многие НЛП Проблемы являются только регулярные обучения и data science Проблем в покрытии, и просто, практично и Процедур, как, например, bag-of-words и терм-Документ Матрицы.
Это позволяет нам сделать некоторые довольно Интересные Вещи, как, например, обнаружения нежелательных сообщений Электронной Почты, писать Стихи, поверните Статьи, и Группа совместно подобные Слова.
В этом Курсе я покажу Вам, как еще более великие Дела. Мы будем учиться, не только 1, но и 4 новых Архитектур в этот Курс.
Во-первых, это word2vec.
В этом Курсе я покажу Вам, как именно word2vec работает-от Теории к Приложение, и вы увидите, что это только Применение Навыков, которые Вы уже знаете.
Word2vec является интересным, потому что это волшебный поздравительные Слова векторное пространство, в котором Можно найти Аналогии, например:
king - size " - Человек = Королева Женщин
Франция - Paris = Англия - Лондон
Декабрь - Ноябрь = Июль - Июнь
Мы теперь рассмотрим вызов Метода, который также находится Слово Векторы, но и использует Технику, называемую матрицу можно Разложить, это популярный Алгоритм recommender Systems.
Удивительно, но Слово вектор производит Перчатки так же хороши, как те, что производятся по word2vec, и гораздо легче обучать.
Также давайте взглянем на некоторые классические НЛП Проблемы, как, например, Части-of-speech tagging and named entity recognition, и использование рекуррентной нейронной Сети для решения. Вы увидите, что это так же хорошо, как и любая проблема может быть решена с помощью нейронных Сетей, но также узнать об Опасностях большой Сложности.
Наконец, Вы узнаете, рекурсивных нейронных Сетей, которые, в конечном итоге, поможет нам решить проблему отрицания в Анализ эмоции. Рекурсивные нейронные Сети воспользоваться тем, что предложения имеют Структуру, и мы можем, наконец, Путь от наивной с bag-of-words.
Все Материалы, необходимые для этого, конечно, Эд и устанавливается БЕСПЛАТНО. Нас, большинство наших работ в Numpy, Matplotlib, и Theano. Я всегда доступен, чтобы ответить на Ваши Вопросы и помочь вам в Ваших Данных, Науки Путешествия.
Этот Курс фокусируется на "как построить и понять", не только "как использовать". Каждый может научиться API в 15 Минут после Чтения некоторых Документов. Речь идет не о "Памяти Фактов", это "видеть" сквозь Экспериментов. Они научат Вас, как визуализировать то, что происходит, в Модели внутренний. Если они хотят что-то большее, чем поверхностный Взгляд на machine learning Моделями, этот Курс для Вас.
Увидеть, Класс!!!
СОВЕТЫ (всегда Курс):
, чем Видеть, 2x.
Рукописные Заметки. Это Может резко повысить Ее Способность удерживать Информацию.
Писать Уравнения. Если нет, то я гарантирую, что вы увидите, как какую-то Тарабарщину.
Много Вопросов для Обсуждения в классе. Чем больше, тем лучше!
Понимая, что большинство упражнений, занять несколько Дней или Недель.
Писать код, а не просто сидеть и смотреть в мой код.
ЖЕСТКИЙ, УСЛОВИЙ и ЗНАНИЙ, которые ПРИНЯЛИ их:
Внимание
линейная алгебра
Вероятность условное и совместной распределение)
Программированию на Python: if/else, Шлифовальные, списки, dicts, устанавливает
Numpy Кодирования: матрица и Вектор, Операции, загрузка CSV-Файла
, нейронных Сетей и backpropagation, быть в состоянии направлять и код gradient descent-алгоритмы в Своих собственных
Можно написать feedforward нейронной сети в Theano и TensorFlow
Можно ввести периодические нейронной Сети / LSTM / ГРУ в Theano и TensorFlow из regelgeometrien, прежде всего, Функция сканирования
Полезным, в целях обмена Опытом с Деревом алгоритмов
в каком ПОРЯДКЕ должен посетить ВАШИ КУРСЫ?
Взгляните на Беседу "в каком Порядке мне Ваши Курсы?" (доступно в Приложении одна из моих Курсов, в том числе бесплатный Трансфер от Numpy, конечно),
, этот Курс-это:
для Студентов и Профессионалов, чтобы создать слово Вектор Представления для различных задач НЛП
Студентов и Профессионалов, заинтересованных в state-of-the-art нейронной Сети Архитектуры, как рекурсивных нейронных Сетей
быть НЕ ДОЛЖНО: кто не знакомы с Требованиями.
download скачать
uploadgig
https://uploadgig.com/file/download скачать/7991A365A1b201af/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part1.rar https://uploadgig.com/file/download скачать/919d2ef3495926c8/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part2.rar https://uploadgig.com/file/download скачать/331F24cfc8De1Fc0/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part3.rar https://uploadgig.com/file/download скачать/E7c1e15d9f22c428/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part4.rar https://uploadgig.com/file/download скачать/5E694A7d7d33649F/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part5.rar https://uploadgig.com/file/download скачать/5d283f1a4b61E59C/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part6.rar https://uploadgig.com/file/download скачать/66cbb89ed05f0a36/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part7.rar
rapidgator
https://rapidgator.net/file/310cd96b2baf9195a77f0b44593d6438/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part1.rar https://rapidgator.net/file/6019ca3052e23112664928369993cef7/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part2.rar https://rapidgator.net/file/1b3451a740f9dddd9508a91d6076b6d5/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part3.rar https://rapidgator.net/file/1fe9751aca3630a4eaff127422c1efa9/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part4.rar https://rapidgator.net/file/5ef221c854aaa517b4fb6bca4dc85147/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part5.rar https://rapidgator.net/file/27190a7e76518415e0975708a7357254/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part6.rar https://rapidgator.net/file/ce187f767a4659a0c55994323e113bb4/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part7.rar
takefile
https://takefile.link/4gzqonyuu6tb/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part1.rar.html https://takefile.link/2b4tth8sf31v/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part2.rar.html https://takefile.link/88d29781j61k/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part3.rar.html https://takefile.link/9gq6nrxse90p/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part4.rar.html https://takefile.link/m1rw45kczb5n/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part5.rar.html https://takefile.link/s2zp92grn9r5/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part6.rar.html https://takefile.link/prfpwpfnttr1/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part7.rar.html
nitroflare
https://nitroflare.com/view/B3F9FA4F1D03334/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part1.rar https://nitroflare.com/view/376AC9EDF9C55E1/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part2.rar https://nitroflare.com/view/30CAF9DE9907B52/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part3.rar https://nitroflare.com/view/D361B7F9689612C/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part4.rar https://nitroflare.com/view/FB44E65B7E848E9/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part5.rar https://nitroflare.com/view/5BFF464467DD41F/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part6.rar https://nitroflare.com/view/6F84A2531A776C3/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part7.rar
turbobit
https://turbobit.net/revfqgyzgc46/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part1.rar.html https://turbobit.net/t3l53napcb8f/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part2.rar.html https://turbobit.net/qu6a8j045042/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part3.rar.html https://turbobit.net/6w3aa8qznr5d/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part4.rar.html https://turbobit.net/w9gxjrrpeln6/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part5.rar.html https://turbobit.net/9c4a2jcg3fyg/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part6.rar.html https://turbobit.net/l3at98onknua/dUrWaV85_NaturalLanguageProcessingwithDeepLearninginPython.part7.rar.html
