Modélisation linguistique et réseaux neuronaux récurrents
Graph Chatbot
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore le but et le processus de normalisation par lots dans les réseaux neuronaux profonds, en soulignant son importance dans la stabilisation de l'entrée moyenne et la résolution du problème du gradient de fuite.
Explore le modèle Transformer, des modèles récurrents à la PNL basée sur l'attention, en mettant en évidence ses composants clés et ses résultats significatifs dans la traduction automatique et la génération de documents.
Déplacez-vous dans la façon dont la structure et le fonctionnement biologiques sont décodés par l'apprentissage non supervisé des séquences protéiques.
Explore les propriétés théoriques et la puissance pratique des réseaux neuronaux récurrents, y compris leur relation avec les machines d'état et l'exhaustivité de Turing.
