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

Aноним · 2 Авг 2024

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