[Udemy] Обработка естественного языка с помощью глубокого обучения на Python [Lazy Programmer Inc]

[Zебра]

Ссылка на картинку

Язык: Английский

Полное руководство по получению и реализации word2vec, GloVe, вкраплений слов и анализа настроения с помощью рекурсивных сетей

Чему вы научитесь:

• Понять и реализовать word2vec
• Понять метод CBOW в word2vec
• Понять метод пропусков в word2vec
• Понять оптимизацию отрицательной выборки в word2vec
• Понимание и реализация GloVe с использованием градиентного спуска и чередования наименьших квадратов
• Использование рекуррентных нейронных сетей для тегирования частей речи
• Использование рекуррентных нейронных сетей для распознавания именованных сущностей
• Понимание и реализация рекуррентных нейронных сетей для анализа настроения
• Понимание и реализация рекурсивных нейронных тензорных сетей для анализа настроений
• Использовать Gensim для получения предварительно обученных векторов слов и вычисления сходства и аналогий
• Понимание важных основ OpenAI ChatGPT, GPT-4, DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion

Требования:

• Установите Numpy, Matplotlib, Sci-Kit Learn и Theano или TensorFlow (теперь это должно быть очень просто).
• Понять, что такое обратное распространение и градиентный спуск, уметь самостоятельно вывести и закодировать уравнения
• Создайте рекуррентную нейронную сеть из базовых примитивов в Theano (или Tensorflow), особенно функцию сканирования
• Кодирование нейронной сети с обратной связью в Theano (или Tensorflow).
• Полезно иметь опыт работы с древовидными алгоритмами

Читать далее...