لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش معماری RNN و طبقهبندی تحلیل احساسات
- آخرین آپدیت
دانلود RNN Architecture and Sentiment Classification
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
هوش مصنوعی در حال متحول کردن تحلیل دادهها است. این دوره به بررسی عمیق شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) میپردازد که از مدلهای حافظه پایه شروع شده و تا ساختارهای پیچیده RNN عمیق پیش میرود. شما در این دوره مدلهای RNN مانند ManyToMany، ManyToOne و OneToMany را از طریق تمرینات عملی بررسی خواهید کرد و در نهایت به پیادهسازی طبقهبندی احساسات برای تحلیل پیشرفته متن و پیشبینی خواهید پرداخت.
شما درک استواری از معماریهای RNN به دست آورده و مدلهای طبقهبندی احساسات را پیادهسازی میکنید. ویژگیهای کلیدی این دوره شامل بررسی دقیق معماری RNN، پیادهسازی عملی با استفاده از PyTorch، کاربردهای تحلیل احساسات و تمرینات عملی است.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود مدلهای مختلف RNN را برای کارهایی مانند تحلیل احساسات و مدلسازی زبان توسعه دهید، تفاوت مدلهای حافظه با طول ثابت و نامحدود را درک کنید، از PyTorch برای ساخت و بهینهسازی مدلهای RNN استفاده کنید و عملیات پیشرفتهای مانند گرادینت کاهشی و پسانتشار در زمان (BPTT) را اجرا نمایید.
این دوره برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و علاقهمندان به هوش مصنوعی که دانش پایهای در برنامهنویسی و شبکههای عصبی دارند طراحی شده است و تئوری را از طریق آموزشهای ویدئویی و مثالهای واقعی با کاربردهای عملی ترکیب میکند.
سرفصل ها و درس ها
معماری RNN
RNN Architecture
مقدمهای بر ماژول
Introduction to Module
مدل حافظه با طول ثابت
Fixed Length Memory Model
تمرین مدل حافظه با طول ثابت
Fixed Length Memory Model Exercise
حل تمرین مدل حافظه با طول ثابت بخش اول
Fixed Length Memory Model Exercise Solution Part 01
حل تمرین مدل حافظه با طول ثابت بخش دوم
Fixed Length Memory Model Exercise Solution Part 02
نمایش نظرات