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用深度學習實作遞迴神經網絡

1. 使用遞歸神經網絡解決XOR和奇偶校驗問題
2. 使用遞歸神經網絡進行語言建模
3. 通過時間了解反向傳播
4. 了解如何緩解消失的梯度問題
5. 使用RNN生成文本,如詩歌
6. 可視化單詞嵌入並在單詞矢量表示中查找模式
開課單位:財團法人臺南市致遠基金會
課程大綱:重要的深度學習概念
經常性單位
NLP的遞歸神經網絡
高級RNN單位
額定RNN單位
代碼中的RRNN - 重訪詩歌創作
門控循環單元(GRU)
代碼中的GRU
長短期記憶(LSTM)
代碼中的LSTM
從維基百科數據中學習
維基百科數據的替代品:布朗語料
開課日期:2020-04-27
上課時間:週一、週二 09:00~17:00 4/27、4/28
結束日期:2020-04-28
上課時數:14
預計招生人數:20
費用:學員負擔:4200元/政府負擔:4200元
繳費方式:需先至開課單位繳交全額費用
課程費用:8400元
聯絡人:楊皓宇
連絡電話:02-25982628
先備知識:1. 線性代數、微積分、概率(條件和聯合分佈)
2. 會使用Python,Numpy,Matplotlib
3. 有在Tensorflow中編寫神經網絡經驗
授課師資:李厚均
招生對象:1. 想要前進深度學習領域的學員
2. 想要將深度學習應用於時間序列或序列數據的學員
3. 對機器翻譯新發展技術感興趣的學員
4. 想提高隱藏馬爾可夫模型性能的學員
上課地點:交通大學-致遠樓
課程報名網址: