Behärska rekurrenta neurala nätverk och deras avancerade varianter som LSTM och GRU med PyTorch. Få praktisk erfarenhet av att bearbeta sekventiell data för tillämpningar i verkliga situationer. Använd dessa kraftfulla modeller för att lösa utmaningar inom tidsserieprognoser och olika uppgifter inom naturlig språkbehandling.

Behandlar begränsningarna hos traditionella neurala nätverk för sekventiell data och introducerar grunderna i rekurrenta neurala nätverk. Förklarar RNN-arkitektur, typer och steg-för-steg-implementering genom grundläggande exempel och en kodningsutmaning.

Utforskar vanliga träningsutmaningar såsom försvinnande och exploderande gradienter. Introducerar avancerade RNN-varianter inklusive LSTM och GRU, med fokus på deras interna mekanismer och användningsområden, samt praktiska implementeringsexempel för varje.

Fokuserar på bearbetning och prognostisering av tidsseriedata med hjälp av RNN-baserade modeller. Inkluderar datainläsning, förbehandlingstekniker, modellträning och prestandautvärdering, med tonvikt på jämförelse mellan LSTM- och GRU-arkitekturer.

Demonstrerar tillämpningen av RNN:er på textklassificeringsuppgifter. Täcker grundläggande NLP-koncept, metoder för textkodning, steg för databereddning samt konstruktion av en LSTM-baserad modell för sentimentprediktion.

Utmaning: Tidsserieprognos med LSTM

Lösning

Awesome!

Utmaning: Tidsserieprognos med LSTM

Lösning

Awesome!