Xem thêm: Seq2Seq và Seq4Seq

Mô hình chuỗi-chuỗi là động lực đằng sau các công nghệ ngôn ngữ hiện đại, từ dịch máy đến tóm tắt văn bản tự động. Hiểu cách dữ liệu được mã hóa thành ý nghĩa và giải mã thành văn bản mới là cần thiết cho bất kỳ ai bước vào lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chương trình này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cốt lõi của kiến trúc mã hóa-mã hóa. Bạn sẽ chuyển từ các khái niệm toán học cơ bản đến đọc và phân tích các mã hiện đại, sạch sẽ, cho bạn một sự nắm bắt vững chắc về cách hệ thống xử lý thông tin theo trình tự. Bạn sẽ học: Hiểu các khái niệm cơ bản của mô hình trình tự-đến-trình tự (Seq2Seq) và các ứng dụng thực tế của nó; Giải thích các vai trò khác nhau của các thành phần mã hóa và giải mã trong xử lý dữ liệu trình tự; Phân tích cách các cơ chế chú ý cải thiện việc lưu giữ thông tin qua các trình tự dài; Tìm hiểu cơ học của các trình duyệt hiện đại. tokenization và xử lý trước văn bản cho các mô hình học sâu; Đọc và đánh giá các đoạn mã PyTorch sạch minh họa các vòng huấn luyện và suy luận; Đi theo con đường tiến hóa từ các mạng lặp lại cổ điển đến kiến trúc hiện đại dựa trên biến đổi. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và trực giác toán học cơ bản đằng sau biểu diễn vector. Sau đó bạn sẽ tiến hành từng bước viết các phân tích của các luồng công việc mã hóa-decoder, các lớp chú ý và các mô hình mã hóa thực tế. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển mới, người đam mê dữ liệu, và kỹ sư học máy tham vọng. Không cần kinh nghiệm trước với kiến trúc học sâu, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với Python là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng hiểu biết cơ bản của bạn về các mô hình ngôn ngữ hiện đại.