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Transformers : Révolutionner les mécanismes d’attention en PNL

Couvre le développement des transformateurs et leur impact sur les mécanismes d'attention en PNL.

Réseaux de neurones récurrents: formation et défis

Discute des réseaux neuronaux récurrents, de leurs défis de formation et de solutions telles que les LSTM et les GRU.

Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement

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.

Résolution de référence

Couvre la résolution de coréférence, les modèles, les applications, les défis et les avancées dans le traitement du langage naturel.

Transformers: Unifier les communautés d'apprentissage automatique

Couvre le rôle des transformateurs dans l'unification de divers domaines d'apprentissage automatique.

Formation des classificateurs de sentiments binaires

Couvre la formation d'un classificateur de sentiment binaire à l'aide d'un RNN.

Transformers: Techniques de pré-entraînement et de décodage

Couvre les concepts avancés de transformateur, en se concentrant sur les techniques de pré-formation et de décodage en PNL.

Représentations contextuelles : ELMO et BERT Vue d'ensemble

Couvre les représentations contextuelles en PNL, en se concentrant sur les architectures ELMO et BERT et leurs applications dans diverses tâches.

Techniques d'apprentissage profond: Réseaux récurrents et modèles LSTM

Discute de la mise en œuvre et de l'optimisation de réseaux récurrents utilisant des modèles LSTM en apprentissage profond.

Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement

Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.