Séance de cours
Deep Learning pour le NLP
Séances de cours associées (90)
Modèles Vision-Langue-Action : Formation et applications
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Deep Learning pour le NLP
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.
Deep Learning pour le NLP
Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Modèles de langage: De la théorie à l'informatique
Explore les mathématiques des modèles de langues, couvrant la conception de l'architecture, la pré-formation et l'ajustement fin, soulignant l'importance de la pré-formation et de l'ajustement fin pour diverses tâches.
Réseaux neuronaux pour la PNL
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.
Apprentissage profond pour les véhicules autonomes: Apprentissage
Explore l'apprentissage en apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant les modèles prédictifs, RNN, ImageNet, et l'apprentissage de transfert.
Modélisation linguistique et réseaux neuronaux récurrents
Explore la modélisation linguistique, les RNN, les modèles n-gram, les LSTM et les RNN bidirectionnelles.
Réseaux neuronaux : formation et activation
Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.
Deep Learning pour répondre aux questions
Explore l'apprentissage profond pour répondre aux questions, analyser les réseaux neuronaux et modéliser la robustesse au bruit.
Pré-entraînement : BiLSTM et Transformateur
Plongez dans les modèles BiLSTM et Transformer de pré-formation pour les tâches NLP, en démontrant leur efficacité et leurs applications.