Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.

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Ce que vous apprendrez
Connaître les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur
Apprendre à entraîner un modèle et à générer du texte à l'aide de l'architecture encodeur/décodeur
Apprendre à écrire votre propre modèle encodeur/décodeur dans Keras
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Catégorie : Generative Model Architectures
- Catégorie : Keras (Neural Network Library)
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Machine Learning Methods
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Ce cours offre un aperçu de l'architecture encodeur/décodeur, une architecture de machine learning performante souvent utilisée pour les tâches "seq2seq", telles que la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture encodeur/décodeur, et comment entraîner et exécuter ces modèles. Dans le tutoriel d'atelier correspondant, vous utiliserez TensorFlow pour coder une implémentation simple de cette architecture afin de générer un poème en partant de zéro.
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