Полное Руководство по получению и Применению word2vec, Перчатки, word Вставки, и Анализ эмоций с рекурсивной Сети.
Что ты хочешь узнать?
Понять и реализовать, word2vec
Понимание CBOW Метод в word2vec
Понять, пропустить Граммов Метод в word2vec
Понять отказ дискретизации Оптимизации в word2vec
Понимать и применять Перчатки с gradient descent и тип-least-squares
периодических нейронных Сетей для parts-of-speech tagging
периодических нейронных Сетей для (named entity recognition)
Понять и реализации рекурсивных нейронных Сетей для Анализа эмоций
Понять и реализации рекурсивной нейронной натяжителя Сетей Анализ эмоций и ощущений
Требования
Установить Numpy, Matplotlib, Sci-Kit Узнать, Theano, и TensorFlow (должно быть очень легко теперь)
Понять, ВОЗВРАЩЕНИЯ и gradient descent, можно удерживать и кода Уравнений в отдельную
Код, повторяющиеся в нейронной Сети regelgeometrien в Theano (или Tensorflow), прежде всего, Функция сканирования
Код нейронной сети, feedforward в Theano (или Tensorflow)
Полезным, в целях обмена Опытом с Деревом алгоритмов
Description
В этом Курсе мы продвинутого НЛП.
До теперь, мы узнали, через некоторые из основ, как и многие НЛП Проблемы являются только регулярные обучения и data science Проблем в покрытии, и просто, практично и Процедур, как, например, bag-of-words и терм-Документ Матрицы.
Это позволяет нам сделать некоторые довольно Интересные Вещи, как, например, обнаружения нежелательных сообщений Электронной Почты, писать Стихи, поверните Статьи, и Группа совместно подобные Слова.
В этом Курсе я покажу Вам, как еще более великие Дела. Мы будем учиться, не только 1, но и 4 новых Архитектур в этот Курс.
Во-первых, это word2vec.
В этом Курсе я покажу Вам, как именно word2vec работает-от Теории к Приложение, и вы увидите, что это только Применение Навыков, которые Вы уже знаете.
Word2vec является интересным, потому что это волшебный поздравительные Слова векторное пространство, в котором Можно найти Аналогии, например:
king - size " - Человек = Королева Женщин
Франция - Paris = Англия - Лондон
Декабрь - Ноябрь = Июль - Июнь
Мы теперь рассмотрим вызов Метода, который также находится Слово Векторы, но и использует Технику, называемую матрицу можно Разложить, это популярный Алгоритм recommender Systems.
Удивительно, но Слово вектор производит Перчатки так же хороши, как те, что производятся по word2vec, и гораздо легче обучать.
Также давайте взглянем на некоторые классические НЛП Проблемы, как, например, Части-of-speech tagging and named entity recognition, и использование рекуррентной нейронной Сети для решения. Вы увидите, что это так же хорошо, как и любая проблема может быть решена с помощью нейронных Сетей, но также узнать об Опасностях большой Сложности.
Наконец, Вы узнаете, рекурсивных нейронных Сетей, которые, в конечном итоге, поможет нам решить проблему отрицания в Анализ эмоции. Рекурсивные нейронные Сети воспользоваться тем, что предложения имеют Структуру, и мы можем, наконец, Путь от наивной с bag-of-words.
Все Материалы, необходимые для этого, конечно, Эд и устанавливается БЕСПЛАТНО. Нас, большинство наших работ в Numpy, Matplotlib, и Theano. Я всегда доступен, чтобы ответить на Ваши Вопросы и помочь вам в Ваших Данных, Науки Путешествия.
Этот Курс фокусируется на "как построить и понять", не только "как использовать". Каждый может научиться API в 15 Минут после Чтения некоторых Документов. Речь идет не о "Памяти Фактов", это "видеть" сквозь Экспериментов. Они научат Вас, как визуализировать то, что происходит, в Модели внутренний. Если они хотят что-то большее, чем поверхностный Взгляд на machine learning Моделями, этот Курс для Вас.
Увидеть, Класс!!!
СОВЕТЫ (всегда Курс):
, чем Видеть, 2x.
Рукописные Заметки. Это Может резко повысить Ее Способность удерживать Информацию.
Писать Уравнения. Если нет, то я гарантирую, что вы увидите, как какую-то Тарабарщину.
Много Вопросов для Обсуждения в классе. Чем больше, тем лучше!
Понимая, что большинство упражнений, занять несколько Дней или Недель.
Писать код, а не просто сидеть и смотреть в мой код.
ЖЕСТКИЙ, УСЛОВИЙ и ЗНАНИЙ, которые ПРИНЯЛИ их:
Внимание
линейная алгебра
Вероятность условное и совместной распределение)
Программированию на Python: if/else, Шлифовальные, списки, dicts, устанавливает
Numpy Кодирования: матрица и Вектор, Операции, загрузка CSV-Файла
, нейронных Сетей и backpropagation, быть в состоянии направлять и код gradient descent-алгоритмы в Своих собственных
Можно написать feedforward нейронной сети в Theano и TensorFlow
Можно ввести периодические нейронной Сети / LSTM / ГРУ в Theano и TensorFlow из regelgeometrien, прежде всего, Функция сканирования
Полезным, в целях обмена Опытом с Деревом алгоритмов
в каком ПОРЯДКЕ должен посетить ВАШИ КУРСЫ?
Взгляните на Беседу "в каком Порядке мне Ваши Курсы?" (доступно в Приложении одна из моих Курсов, в том числе бесплатный Трансфер от Numpy, конечно),
, этот Курс-это:
для Студентов и Профессионалов, чтобы создать слово Вектор Представления для различных задач НЛП
Студентов и Профессионалов, заинтересованных в state-of-the-art нейронной Сети Архитектуры, как рекурсивных нейронных Сетей
быть НЕ ДОЛЖНО: кто не знакомы с Требованиями.

DOWNLOAD
uploadgig


rapidgator


takefile


nitroflare


turbobit

---