FIDLE / Embedding et et Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) скачать в хорошем качестве

FIDLE / Embedding et et Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)

Cette séquence est une séquence en deux parties :-) Nous nous intéresserons à deux familles de réseaux de neurones incontournables, permettant de traiter deux types de données essentielles, les données creuses et les données séquentielles. Dans une première partie, nous nous intéresserons aux données creuses et nous verrons comment les techniques d'Embedding ont pu révolutionner le traitement du langage naturel et des données à très grandes dimensions. Au menu : Approche One Hot Encoding et ses limites, Principes et mise en œuvre de l'Embedding, Exemples : Classification de critiques de cinéma (sentiment analysis) Dans la seconde partie, nous étudierons les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN), permettant de travailler avec des données séquentielles. Au menu : Principe des neurones récurrents Cellules et réseaux récurrents (LSTM, GRU) Exemples : Prédiction de la trajectoire d'une coccinelle virtuelle ! Cette séquences est un prérequis important à la séquences sur les Transformers. Durée : 2h30 Pour rappel, FIDLE est une Formation d'Introduction au Deep Learning, libre et gratuite. Pour en savoir plus : https://fidle.cnrs.fr Cette vidéo est sous licence Créative Common CC BY-NC-ND 4.0