Padroneggia le reti neurali ricorrenti e le loro varianti avanzate come LSTM e GRU utilizzando PyTorch. Acquisisci esperienza pratica nell'elaborazione di dati sequenziali per applicazioni concrete. Applica questi potenti modelli per affrontare sfide reali nella previsione di serie temporali e in vari compiti di elaborazione del linguaggio naturale.

Tratta le limitazioni delle reti neurali tradizionali per i dati sequenziali e introduce i fondamenti delle Reti Neurali Ricorrenti. Spiega l'architettura delle RNN, le tipologie e l'implementazione passo dopo passo tramite esempi di base e una sfida di programmazione.

Esplora le comuni sfide di addestramento come la scomparsa e l'esplosione dei gradienti. Introduce varianti avanzate di RNN, tra cui LSTM e GRU, evidenziando i loro meccanismi interni e casi d'uso, con esempi pratici di implementazione per ciascuna.

Si concentra sull'elaborazione e la previsione di dati di serie temporali utilizzando modelli basati su RNN. Include caricamento dei dati, tecniche di pre-elaborazione, addestramento del modello e valutazione delle prestazioni, con enfasi sul confronto tra le architetture LSTM e GRU.

Dimostra l'applicazione delle RNN ai compiti di classificazione del testo. Copre i concetti fondamentali di NLP, i metodi di codifica del testo, le fasi di preparazione dei dati e la costruzione di un modello basato su LSTM per la previsione del sentiment.

Sfida: Implementazione della RNN di Base

Soluzione

Awesome!

Sfida: Implementazione della RNN di Base

Soluzione

Awesome!