吴恩达深度学习课程之序列模型第三周-序列模型和注意力机制 思维导图

最新推荐文章于 2024-07-30 11:50:38 发布
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#吴恩达 #RNN #深度学习 #自然语言处理 #序列模型

博客围绕吴恩达相关内容，涉及RNN、深度学习和自然语言处理等信息技术领域知识，强调序列模型在其中的应用，展现了这些技术在自然语言处理方面的重要性和发展。

吴恩达深度学习 | (28) 序列模型专项课程第三周编程作业
sdu_hao的博客
02-20 1079
吴恩达深度学习专项课程的所有实验均采用iPython Notebooks实现，不熟悉的朋友可以提前使用一下Notebooks。 完整代码(中文翻译版带答案) 目录 1.实验综述 2.加载必要的包 3.把人类可读日期转换为机器可读日期 4.神经机器翻译(with Attention) 5.可视化Attention 6.总结 1.实验综述 2.加载必要的包 from ker...
Coursera-吴恩达-深度学习-第五门课-序列模型 -week3-测验
qq1376725255的专栏
02-25 487
本文章内容： Coursera吴恩达深度学习课程， 第五门课 序列模型(Sequence Models) 第三周 序列模型和注意力机制（Sequence models & Attention mechanism 测验                                        ...
吴恩达DeepLearning.AI 第五课 sequence model 序列模型 第三周作业
04-12
第五课第三周作业 带答案，大小有限制，所以每周分开传了。
【中英】【吴恩达课后测验】Course 5 - 序列模型 - 第三周测验 - 序列模型与注意力机制
何宽的博客
05-12 8130
【中英】【吴恩达课后测验】Course 5 - 序列模型 - 第三周测验 - 序列模型与注意力机制 上一篇：【课程5 - 第二周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇：【待撰写-课程5 - 第三周编程作业】 想一想使用如下的编码-解码模型来进行机器翻译： 这个模型是“条件语言模型”,编码器部分(绿色显示)的意义是建模中输入句子x的概率 正确 错误 在集束搜索中...
Sequence Models-第三周
maryyu8873的博客
09-10 372
第三周学得有点懵懵懂懂，教学视频已经看完了，吴恩达老师最后的总结发言还是挺感人的（DL superman）。 1. Sequence to sequence model 从Encoder到decoder 看图说话 2.选择最有可能的句子 机器翻译和传统的语言模型很像 选择最佳的翻译，而不是从候选项中随机选择一个。 贪婪搜索法并不能保证整体的概率最大 3. B...
吴恩达深度学习课程资料合集
从压缩包内的文件名称来看，“吴恩达深度学习资料”很可能包含课程讲义PPT、笔记文档（PDF或Markdown格式）、Jupyter Notebook代码示例、习题答案、公式汇总表、课程思维导图以及常见面试题整理等资源。这些子文件...
吴恩达深度学习教程——中文笔记网上资料整理
Superstar02的博客
09-27 1356
深度学习笔记目录 课程地址：https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 专栏： https://blog.youkuaiyun.com/shikong_/article/category/7288516 https://blog.youkuaiyun.com/zc...
机器学习/深度学习资料
最新发布
2401_86435672的博客
07-30 1557
新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
深度学习路线总结 (含链接)
2301_79695159的博客
07-25 1764
深度学习资料链接总结
一文搞懂大模型！（非常详细）从入门到精通，基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展
weixin_45607947的博客
07-19 2125
三金哥：这么一说，把LLM叫做自然语言处理工具可能没有那么准确，LLM 更多的是理解和生成文本。不过，从你的回答上，我在思考一个很重要的问题：对于 LLM 来说，生成具有语义和语法正确性的文本是不是还不太够，生成的文本和问题如何对应上的？比如有下面的问答：问题：2022年 NBA 总冠军是谁？回答：“我认为这个意大利面,就应该拌42号混凝土,因为这个螺丝钉的长度很容易影响到挖掘机的扭矩”单纯从语义和语法正确性貌似没有很大的问题，但是确并没有回答我的问题。
吴恩达深度学习deeplearning第五课第三周课后测验及编程作业（含答案）
03-11
吴恩达深度学习deeplearning第五课第三周课后测验及编程作业（含答案）
吴恩达深度学习第二课第三周编程作业（含答案）
10-27
吴恩达深度学习第二课第三周编程作业（含答案），包括习题
吴恩达Deeplearning.ai课后作业收集04课第三周
12-04
吴恩达Deeplearning.ai课后作业收集第04课第三周，网上收集，不敢独享。
吴恩达深度学习课程之序列模型第一周-循环序列模型 思维导图
pl0321的博客
03-13 324
吴恩达深度学习第三周编程作业
小落的博客
04-20 1076
                        吴恩达深度学习第三周编程作业                现贴一发大佬的博客 ： 我是大佬                内容：                    1. 逻辑回归的实现                    2.  逻辑回归代价函数以及其微分公式的实现                    3. 了解图像处理          ...
DLNg第三周：序列模型和注意力机制
weixin_33697898的博客
03-26 342
1.基础模型 将法语翻译为英语，分为编码和解码阶段，将一个序列变为另一个序列。即序列对序列模型。 从图中识别出物体的状态，将图片转换为文字。 先使用CNN处理图片，再使用RNN将其转换为语言描述。 2.选择最可能的句子 7.注意力模型直观理解 绿色部分是输入法语句子并记忆，在感知机中传递，紫色是解码网络，生成英文翻译； 人翻译的时候会选择看一段翻译一段，而在NN...
吴恩达 deeplearning.ai 课程《神经网络和深度学习》____学习笔记（第三周）
tz_zs的博客
03-08 632
____tz_zs学习笔记 第三周 浅层神经网络 3.1 神经网络概览 本节课带你大概了解一下神经网络长什么样，以及流程。 3.2 神经网络表示 这是一个双层神经网络，因为我们不把输入层看作一个标准的层。 “隐藏层”这个名字的含义是：在训练集中，这些中间节点的真正数值我们是不知道的，在训练集中你看不到他们的数值（训练集只有输入值和输出值），所谓的“隐藏层”仅仅只是表示你无法在...
吴恩达《深度学习》第五门课（3）序列模型和注意力机制
weixin_30781107的博客
07-24 284
3.1序列结构的各种序列 （1）seq2seq：如机器翻译，从法文翻译成英文，将会是下面这样的结构，包括编码网络和解码网络。 （2）image to sequence：比如给一幅图像添加描述，如下图中的“一只猫站在椅子上”。同样包括编码网络和解码网络。 3.2选择最可能的句子 （1）机器翻译的本质就是一个条件语言模型，在给定输入的条件下输出最有可能的句子。 （2）这里的条件语言模...
序列模型第三周 序列模型和注意力机制
weixin_42234769的博客
09-01 364
3.1 基础模型 sequence to sequence模型在机器翻译和语音识别方面都有着广泛的应用。 上图是机器翻译的例子，使用“编码网络（encoder network）”+“解码网络（decoder network）”两个RNN模型组合的形式来解决。encoder network将输入语句编码为一个特征向量，传递给decoder network，完成翻译。具体模型结构如下图所示： 其中，...
吴恩达课程深度学习序列模型作业解读
吴恩达深度学习第五课序列模型作业的相关知识点主要涉及深度学习领域中的序列模型部分。序列模型是一类特殊的神经网络，它能够处理序列数据，例如时间序列数据、文本数据等。以下将详细介绍序列模型的基础知识以及...
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