Лекция №9 "Рекуррентные нейронные сети (RNN)"
Девятое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для восьмого потока обучения. Преподаватель: Ксения Студеникина Дата: 05.12.2024 00:00 Заставка 00:33 Рекуррентные нейронные сети 02:38 Временные ряды 03:52 Компоненты временных рядов 07:17 Задачи анализа временных рядов 16:12 Особенности валидации при анализе временных рядов 18:41 Линейные модели временных рядов 25:30 Нелинейные модели временных рядов 26:34 Рекуррентный слой в нейронных сетях 31:41 RNN слой в PyTorch 36:22 Пример прогнозирования временного ряда с помощью RNN 52:41 Проблемы RNN 54:09 LSTM (Long Short-Term Memory) 01:00:46 GRU (Gated Recurrent Unit) 01:01:45 Обработка естественного языка (NLP) 01:03:35 Bidirectional RNN 01:06:45 Представления текстовых данных 01:27:19 Пример посимвольной генерации текста 01:28:59 Подготовка данных 01:38:33 Задача Sequence-to-Sequence 01:39:26 Задача машинного перевода 01:43:28 Пример реализации машинного перевода 01:49:00 Метрики качества машинного перевода Материалы лекции: Открыть в Colab: https://colab.research.google.com/drive/1hUKgYl1H6vx7qyIvCk8gn-Ha_wGXa0tU Открыть в HTML-формате: https://msu.ai/recurrent_neural_networks_notebook_new Сайт: https://msu.ai VK: https://vk.com/msu_ai Telegram: https://t.me/msu_ai_channel #MSU_AI#Фонд_Интеллект
Девятое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для восьмого потока обучения. Преподаватель: Ксения Студеникина Дата: 05.12.2024 00:00 Заставка 00:33 Рекуррентные нейронные сети 02:38 Временные ряды 03:52 Компоненты временных рядов 07:17 Задачи анализа временных рядов 16:12 Особенности валидации при анализе временных рядов 18:41 Линейные модели временных рядов 25:30 Нелинейные модели временных рядов 26:34 Рекуррентный слой в нейронных сетях 31:41 RNN слой в PyTorch 36:22 Пример прогнозирования временного ряда с помощью RNN 52:41 Проблемы RNN 54:09 LSTM (Long Short-Term Memory) 01:00:46 GRU (Gated Recurrent Unit) 01:01:45 Обработка естественного языка (NLP) 01:03:35 Bidirectional RNN 01:06:45 Представления текстовых данных 01:27:19 Пример посимвольной генерации текста 01:28:59 Подготовка данных 01:38:33 Задача Sequence-to-Sequence 01:39:26 Задача машинного перевода 01:43:28 Пример реализации машинного перевода 01:49:00 Метрики качества машинного перевода Материалы лекции: Открыть в Colab: https://colab.research.google.com/drive/1hUKgYl1H6vx7qyIvCk8gn-Ha_wGXa0tU Открыть в HTML-формате: https://msu.ai/recurrent_neural_networks_notebook_new Сайт: https://msu.ai VK: https://vk.com/msu_ai Telegram: https://t.me/msu_ai_channel #MSU_AI#Фонд_Интеллект