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用遞歸神經網絡實作自然語言

1. 使用梯度下降和交替最小二乘理解並實施GloVe 2. 使用遞歸神經網絡進行詞性標註 3. 使用遞歸神經網絡進行命名實體識別 4. 理解並實現用於情感分析的遞歸神經網絡 5. 理解並實現word2vec 6. 理解word2vec中的負抽樣優化

  • 開課單位:捷鎏科技股份有限公司
  • 課程大綱:初學Word Vectors
    語言建模和神經網絡
    Word嵌入和Word2Vec
    使用GloVe嵌入Word
    使用神經網絡解決NLP問題
    遞歸神經網絡
    遞歸神經網絡的數據描述
    什麼是遞歸神經網絡/樹神經網絡(TNN)?
    用遞歸構建TNN
    樹到序列
    Theano中的遞歸神經網絡
    遞歸神經張量網絡
    TensorFlow中的遞歸神經網絡


  • 開課日期:2019-10-20
  • 結束日期:2019-10-27
  • 上課時間:每週日09:00~18:00(10/20、10/27)
  • 上課時數:16
  • 課程費用:9,600元
  • 費用:學員負擔:4,800元/政府負擔:4,800元
  • 繳費方式:需先至開課單位繳交全額費用
  • 預計招生人數:20
  • 聯絡人:齊亮然
  • 連絡電話:(02)2598-2628
  • 先備知識:
    1. 微積分、線性代數、概率(條件和聯合分佈)
    2. 熟悉Python、Numpy
    3. 熟悉神經網絡和反向傳播,能夠自己編碼梯度下降算法
    4. 可以從Theano和TensorFlow中編寫一個基本的遞歸神經網絡/ LSTM / GRU

  • 授課師資:張巍馨
  • 招生對象:
    1. 對最先進的神經網絡架構感興趣的學員和專業人士,如遞歸神經網絡
    2. 希望為各種NLP任務創建單詞向量表示的學員和專業人士
  • 上課地點:台北大學 臺北市中山區民生東路三段67 號
  • 課程報名網址:https://www.sharecourse.net/sharecourse/