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.

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Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Keras (Neural Network Library)
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Autoencoders
- Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Catégorie : Model Deployment
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Dieses Modul 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.
Inclus
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