Comprendre et mettre en œuvre des réseaux neuronaux récurrents avec Python

Aperçu

Explorez les réseaux neuronaux récurrents : leurs propriétés de rétention de mémoire, leurs applications dans l'analyse de données séquentielles, et leur implémentation en utilisant Python et Keras. Découvrez des concepts avancés comme le BPTT et les LSTM.

Programme

- Introduction aux réseaux de neurones récurrents (RNN) -- Aperçu des réseaux de neurones -- Comprendre les données séquentielles -- Introduction aux RNN : structure et fonctionnalité -- Applications pratiques des RNN - Rétention de mémoire dans les RNN -- Exploration de la mémoire à court terme dans les RNN -- Comprendre les gradients vanissants et explosifs -- Introduction à la rétropropagation temporelle (BPTT) - Implémentation de RNN basiques en Python -- Configuration de l'environnement Python -- Introduction à la bibliothèque Keras -- Construction d'un modèle RNN simple -- Entraînement et évaluation des RNN sur des données séquentielles - Architectures avancées de RNN : Long Short-Term Memory (LSTM) -- Limitations des RNN basiques -- Introduction aux réseaux LSTM -- Mécanique interne détaillée des LSTM -- Implémentation des LSTM avec Keras - Travailler avec les unités récurrentes à portes (GRU) -- Comparaison des GRU avec les LSTM -- Implémentation des réseaux GRU dans Keras -- Considérations de performance et cas d'utilisation - Applications pratiques et variantes de RNN -- Prédiction de séries temporelles avec les RNN -- Applications en traitement du langage naturel -- Exploration des RNN bidirectionnels et des architectures RNN empilées - Optimisation et réglage des modèles RNN -- Techniques de réglage d'hyperparamètres -- Résoudre le surapprentissage dans les RNN -- Mesures de performance pour les modèles RNN - Projets et études de cas -- Analyse de sentiment utilisant les LSTM -- Génération de texte prédictive avec les RNN -- Exploration des modèles de séquence à séquence - Conclusion et apprentissage approfondi -- Récapitulatif des concepts clés -- Tendances futures dans la recherche sur les RNN -- Ressources pour un apprentissage et un développement continu - Bilan du cours et session de questions-réponses

Enseigné par

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