Dieser Kurs vermittelt Ihnen eine Zusammenfassung der Encoder-Decoder-Architektur, einer leistungsstarken und gängigen Architektur, die bei Sequenz-zu-Sequenz-Tasks wie maschinellen Übersetzungen, Textzusammenfassungen und dem Question Answering eingesetzt wird. Sie lernen die Hauptkomponenten der Encoder-Decoder-Architektur kennen und erfahren, wie Sie diese Modelle trainieren und bereitstellen können. Im dazugehörigen Lab mit Schritt-für-Schritt-Anleitung können Sie in TensorFlow von Grund auf einen Code für eine einfache Implementierung einer Encoder-Decoder-Architektur erstellen, die zum Schreiben von Gedichten dient.
Encoder-Decoder Architecture - Deutsch
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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
In diesem Kurs erhalten Sie einen Überblick über die Hauptkomponenten der Encoder-Decoder-Architektur.
Sie erfahren, wie Sie mit einer Encoder-Decoder-Architektur ein Modell trainieren und daraus Text generieren können.
Sie lernen außerdem, in Keras Ihr eigenes Encoder-Decoder-Modell zu schreiben.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Embeddings
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Autoencoders
- Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Wichtige Details
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Unterrichtet in Deutsch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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