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        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是代表性的深度學(xué)習(xí)模型基礎(chǔ)之一，本節(jié)課我們會(huì)介紹這個(gè)方向中重要的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，RNN、LSTM、GRU和 NTM，并給出 PaddlePaddle 如何實(shí)現(xiàn)這些網(wǎng)絡(luò)的示例。幫助大家掌握循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和技術(shù)。
適用人群
互聯(lián)網(wǎng)、多媒體、智能化等it行業(yè)
課程簡(jiǎn)介
序列數(shù)據(jù)是很多的場(chǎng)景中都會(huì)碰到的形式，這是一類極具代表性的數(shù)據(jù)，針對(duì)這一類數(shù)據(jù)背后的問(wèn)題，我們有很多的方法來(lái)解決。本節(jié)課對(duì)序列數(shù)據(jù)的場(chǎng)景進(jìn)行分析并給出相關(guān)介紹。循環(huán)網(wǎng)絡(luò)是適合處理序列數(shù)據(jù)的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其本身的特點(diǎn)與序列數(shù)據(jù)能夠完美匹配。當(dāng)然這類網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練也是有著相對(duì)困難的地方。本節(jié)課將會(huì)介紹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和結(jié)構(gòu)。LSTM 網(wǎng)絡(luò)是針對(duì)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的弱點(diǎn)提出來(lái)的一種相對(duì)復(fù)雜的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它也是很多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。由于其具備了一點(diǎn)的記憶能力，使得在處理序列問(wèn)題中更加能夠克服長(zhǎng)距離預(yù)測(cè)問(wèn)題。本節(jié)課我們會(huì)介紹 LSTM 這個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，大家發(fā)現(xiàn)通過(guò)簡(jiǎn)化 LSTM 模型也能夠得到能力相當(dāng)?shù)哪Ｐ?。其中具有代表性的工作就?GRU，通過(guò)適當(dāng)改變門限的設(shè)計(jì)而成的網(wǎng)絡(luò)。我們會(huì)簡(jiǎn)單介紹 GRU 網(wǎng)絡(luò)。LSTM 網(wǎng)絡(luò)是增加一定的記憶能力，但這點(diǎn)記憶還不足夠。NTM 是一種引入外部記憶的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。我們給出神經(jīng)圖靈機(jī)的整體架構(gòu)。最后給出 PaddlePaddle 實(shí)現(xiàn) LSTM 和 GRU 模型。
1課程導(dǎo)引
2序列場(chǎng)景分析
3初識(shí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4突破障礙的LSTM
5新式的簡(jiǎn)化變體GRU網(wǎng)絡(luò)
6神經(jīng)圖靈機(jī)整體結(jié)構(gòu)
7神經(jīng)圖靈機(jī)-尋址
8神經(jīng)圖靈機(jī)-控制器
9paddlepaddle實(shí)現(xiàn)LSTM和GRU
PaddlePaddle 實(shí)現(xiàn) LSTM 和 GRU 模型