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使用深度学习模型升级自然语言处理知识

作者:云桥网络发布时间:2023-01-12



Word2Vec、Glove、FastText、通用句子编码器、GRU、LSTM、Conv1D、Seq2Seq、机器翻译、聊天机器人等等

你会学到什么
使用深度学习模型升级自然语言处理知识

MP4 |视频:h264,1280×720 |音频:AAC,44.1 KHz
语言:英语+中英文字幕(云桥网络 机译)|大小解压后:4.12GB |时长:8h 18m

要求
机器学习,自然语言处理基础,线性代数,Python,张量流,Keras

自然语言处理是机器学习领域的一个热门话题。

本课程是使用深度学习方法的自然语言处理高级课程。

在开始本课程之前,请阅读第2课的指南,以获得本课程的最佳体验。

本课程从配置和安装所有需要的资源开始,包括安装Tensor Flow 1。X CPU/GPU,Cuda和Keras。如果你有图形处理器卡,你可以使用它来快速加速你的模型的训练过程。然而,如果你没有图形处理器卡,你可以使用谷歌可乐按照说明操作。
之后,我们将在第2章回顾深度学习的主要概念,以便将它们应用到自然语言处理领域,为您的主要章节提供坚实的背景。


在主要的第3章中,我们将研究主要的深度学习库和自然语言处理模型,例如

-单词嵌入,

– Word2Vec,

-手套,

-快速文本,

-通用句子编码器,

– RNN,

– GRU,

– LSTM,

-1D的回旋,

– Seq2Seq,

-记忆网络,

-和注意力机制。

本课程为您提供了许多不同数据集的示例,例如

-谷歌新闻,

– Yelp评论,

-亚马逊评论,

– IMDB审查,

——圣经文集等和不同的文本文集。

在第四章的期末考试中,你将通过实际应用来实践你的知识,例如

-多类情感分析,

-文本生成,

-机器翻译,

-开发聊天机器人等。

对于编码,我们将使用TensorFlow、Keras、Google Colab和许多Python库。

如果你需要自然语言处理或机器学习方面的背景知识,我向你推荐我的课程

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这门课是给谁的
寻找使用深度学习方法的自然语言处理高级课程的专业人士



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