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Génération du langage naturel : tâche
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Génération du langage naturel: Techniques de décodage et défis de formation
Couvre les méthodes de décodage et les défis de formation en génération de langage naturel.
Génération de langage naturel: Décodage et formation
Explore les défis dans la génération de langage naturel, le décodage des algorithmes, les problèmes de formation et les fonctions de récompense.
Échantillonnage d'une distribution de probabilité
Explorer l'échantillonnage d'une distribution des probabilités et des fonctions de structure dans l'analyse statistique.
MCMC avec Metropolis
Couvre la mise en œuvre de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) avec l'algorithme Metropolis pour l'échantillonnage à partir de distributions postérieures.
Max Entropy et Monte Carlo
Explore l'entropie maximale, l'entropie de Shannon, les multiplicateurs de Lagrange et les techniques d'échantillonnage Monte Carlo.
Modèles linguistiques : réseaux neuronaux à contexte fixe et récurrents
Discute des modèles de langage, en se concentrant sur les modèles neuronaux à contexte fixe et les réseaux neuronaux récurrents.
Distribution normale : caractéristiques et exemples
Couvre les caractéristiques et l'importance de la distribution normale, y compris des exemples et des scénarios de traitement.
Modèles génériques : auto-attention et transformateurs
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Théorie de l'échantillonnage: Statistiques pour les mathématiciens
Couvre la théorie de l'échantillonnage, en mettant l'accent sur les statistiques pour les mathématiciens.
Boltzmann Machine
Introduit la machine Boltzmann, couvrant la cohérence d'attente, le regroupement des données, et les fonctions de distribution de probabilité.