Tutoriels

1. Qu'est-ce que le réseau de neurones
   1. Plongez dans le neurone
   2. Comment un réseau de neurones simule-t-il une fonction arbitraire
   3. Pourquoi avons-nous besoin de réseaux de neurones
2. Comment construire un réseau de neurones
   1. Réseau de neurones entièrement connecté
   2. Utiliser un outil graphique pour concevoir un réseau de neurones
   3. La "fonction d'activation" de la couche de sortie
3. Comment entraîner un réseau de neurones
   1. Algorithme et principe d'apprentissage
   2. Construisez et entraînez des réseaux de neurones à partir de zéro
   3. Réécrire le code à l'aide de PyTorch
   4. Utiliser un outil graphique pour entraîner le réseau de neurones
4. Quelques problèmes importants de réseau de neurones
   1. Structure du réseau
   2. Surapprentissage
   3. Insuffisance
   4. Surapprentissage vs sous-apprentissage
   5. Initialisation
   6. Dégradé disparaissant et dégradé explosif
5. Réseau de neurones convolutifs (CNN)
   1. 1D-convolution
   2. Expériences de convolution 1D
   3. Mise en commun 1D
   4. Expériences 1D-CNN
   5. 2D-CNN
   6. Expériences 2D-CNN
6. Réseau de neurones récurrents (RNN)
   1. Vanille RNN
   2. Seq2seq, Autoencoder, Encoder-Decoder
   3. RNN avancé
   4. Expérience de classification RNN
7. Traitement du langage naturel
   1. Embedding: convertir des symboles en valeurs
   2. Classification de texte 1
   3. Classification de texte 2
   4. TextCNN
   5. Reconnaissance d'entité
   6. Segmentation de mots, étiquetage et découpage de parties de discours
   7. Marquage de séquence en action
   8. RNN bidirectionnel
   9. BI-LSTM-CRF
   10. Attention
8. Modèles de langage
   1. Modèle unigramme
   2. Modèle bigramme
   3. Modèle trigramme
   4. Modèle RNN de langage
   5. Modèle Transformer de langage
9. Algèbre linéaire
   1. Vecteur
   2. Matrice
   3. Plonger dans la multiplication matricielle
   4. Tenseur