Ce cours vous présentera le mécanisme d'attention, une technique puissante qui permet aux réseaux neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous apprendrez comment l'attention fonctionne, et comment elle peut être utilisée pour améliorer les performances d'une variété de tâches d'apprentissage automatique, y compris la traduction automatique, le résumé de texte, et la réponse aux questions.
Mécanisme d'attention
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Mécanisme d'attention
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niveau Avancées
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Ce que vous apprendrez
Comprendre le concept d'attention et son fonctionnement
Apprentissage automatique de l'application du mécanisme d'attention à la traduction automatique
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
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1 devoir
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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RD
Révisé le 26 sept. 2024
Very good course to understand the methods used to translate text and how they work.
KZ
Révisé le 25 août 2024
Small and compact, I would call it a more intermediate course so be ready.
SK
Révisé le 15 oct. 2024
So informative and one of the greatest topic and explained really well.
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