Tag: GRU

Обзор курса «Основы CNN и RNN» на Coursera

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/cnns-and-rnns Введение Если вы хотите углубить свои знания в области глубокого обучения, курс «Основы CNN и RNN», предлагаемый на платформе Coursera, станет отличным отправным пунктом. Этот курс охватывает…

استعراض دورة نماذج التسلسل في Coursera: استكشاف التعلم العميق

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models مقدمة في رحلة التعلم العميق، تأتي دورة “نماذج التسلسل” المقدمة عبر منصة كورسيرا كخطوة مهمة تتيح لك الغوص في عالم الشبكات العصبية التكرارية وتطبيقاتها المثيرة. هذه الدورة،…

دورة أسس الشبكات العصبية التلافيفية والتكرارية على كورسيرا

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/cnns-and-rnns إذا كنت مهتمًا بعالم الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، فإن دورة “أسس الشبكات العصبية التلافيفية والتكرارية” على منصة كورسيرا هي خيار مثالي لتوسيع معرفتك في هذا المجال المتطور.…

Courseraの自然言語処理コースレビュー: シーケンスモデルによる学習

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sequence-models-in-nlp はじめに こんにちは!今日はCourseraで提供されている「自然言語処理とシーケンスモデル」のコースを紹介します。このコースは自然言語処理(NLP)の専門性を深めたい人には最適です。特に、ツイートの感情分析、シェイクスピアのテキスト生成、命名エンティティ認識、質問の比較に焦点を当てています。 コースの概要 このコースでは、以下の内容を学べます: GLoVeワード埋め込みを用いてツイートの感情分析を行うためのニューラルネットワークのトレーニング GRU言語モデルを使用してシェイクスピアの合成テキストを生成 LSTMと線形層を使用して名前付きエンティティ認識(NER)を行う再帰神経ネットワークのトレーニング ‘Siamese’ LSTMモデルを使用して、異なる表現の質問を比較し、同じ意味を持つ質問を識別 シラバスのハイライト 言語モデリングのための再帰神経ネットワーク伝統的な言語モデルの限界を学び、RNNとGRUがいかにしてシーケンシャルデータを使ってテキスト予測を行うかを理解します。そして、シェイクスピアのテキストデータを用いて自分自身の次の単語生成器を構築します。 LSTMと名前付きエンティティ認識長短期記憶ユニット(LSTM)が消失勾配問題を解決する方法や、名前付きエンティティ認識システムがテキストから重要な情報を迅速に抽出する仕組みを学びます。それから、Kaggleのデータを使用して自分自身のNERシステムを構築します。 サイアミーズネットワーク二つの同一のネットワークからなる特別な種類のニューラルネットワーク、サイアミーズネットワークについて学びます。最後に、Quoraのデータセットを使用して質問の重複を識別するサイアミーズネットワークを構築します。 まとめと推奨 このコースはNLPの基礎から応用まで、非常に充実した内容を提供しています。実際のデータを使用して手を動かすことができるため、理論だけでなく実践的なスキルも身につきます。NLPに興味のある方は、ぜひ受講してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sequence-models-in-nlp

Coursera コースレビュー: シーケンスモデル – 深層学習の未来を切り開く

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models こんにちは、皆さん!今日は、Courseraで提供されている「シーケンスモデル」というコースについてお話ししたいと思います。このコースは、深層学習の専門分野の一部であり、特に時間的データを扱うためのモデルに焦点を当てています。 このコースのプログラムには、リカレントニューラルネットワーク(RNN)やその変種であるGRUやLSTMを使った構築・トレーニング方法が含まれています。さらに、音声認識、音楽合成、チャットボット、機械翻訳、自然言語処理(NLP)など、実際のアプリケーションにどのように応用できるかを学ぶことができます。 ### コースの概要 1. **リカレントニューラルネットワーク**: 時系列データに非常に効果的なRNNの概念や、双方向RNNに触れていきます。 2. **自然言語処理とワードエンベディング**: 自然言語処理の強力な組み合わせとして、単語ベクトル表現と埋め込み層を使用してRNNを訓練し、センチメント分析やエンティティ認識、ニューラル機械翻訳などに挑戦します。 3. **シーケンスモデルと注意メカニズム**: 入力のシーケンスに対してモデルがどこに注目するかを決定する注意メカニズムを使ってシーケンスモデルを強化し、音声データを扱う方法を探ります。 4. **トランスフォーマーネットワーク**: 最先端の技術であるトランスフォーマーについて学び、さらに一歩進んだ深層学習の技術へと進むことができます。 コースを受講すると、実践的なスキルを身につけるだけでなく、深層学習の様々な分野での応用が可能になります。また、各トピックは理論と実践がバランス良く組み合わされており、理解を深めやすいです。 私はこのコースを強くお勧めします。特に、AIやデータサイエンスに興味がある方には、必見の内容です!このコースを通じて、深層学習の未来を切り開く手助けとなる技術を手に入れませんか? Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models

CNNとRNNの基本を学ぼう!Courseraコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/cnns-and-rnns コース概要 今回ご紹介するのは、Courseraで提供されている「Fundamentals of CNNs and RNNs」というコースです。このコースでは、コンピュータビジョンや自然言語処理の分野で広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の基本概念について学ぶことができます。 コース内容 コースは全5週間の構成で、各週ごとに以下の内容が学べます: 第1週:CNNの基礎 第2週:畳み込みとプーリング 第3週:CNNの構造 第4週:リカレントニューラルネットワーク 第5週:LSTMとGRU 最初の週では、CNNの基本的な概念が説明され、次の週では畳み込み操作とプーリング操作の詳細に触れます。第3週では、CNNの全体的な構造を理解し、第4週でリカレントニューラルネットワークについて学び、最後の週ではLSTM(長短期記憶)とGRU(ゲート付き再帰ユニット)という2つのRNNのバリエーションに焦点を当てます。 このコースのおすすめポイント このコースは、機械学習やディープラーニングに興味がある初心者や中級者にとって、非常に良い学習のスタート地点です。わかりやすい説明と実践的な例を通じて、AI技術の核となる理論を習得できます。また、ビジュアルが充実しており、理解を助けるためのサポートがしっかりしています。 総括 「Fundamentals of CNNs and RNNs」は、理論だけでなく実践的な理解もしっかりと学べるコースです。これからディープラーニングを学ぶ方には強くおすすめします。理解を深め、実践に生かしたい方は、ぜひ受講してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/cnns-and-rnns