Лекция №9 Рекуррентные нейронные сети

Девятое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС262 шестого потока обучения. Преподаватель: Александр Ивченко Дата: 00:00 Заставка 00:47 Особенности данных 02:32 Теория и классические подходы 07:09 Статистические модели предсказания 16:16 Разделение данных 17:58 Рекуррентные нейронные сети 18:26 Области применения 19:28 Основная идея 20:49 Базовый RNN блок 21:35 RNNCell 26:10 Пример прогнозирования временного ряда 26:24 Нейросетевой подход 27:35 Создание и обучение модели 34:06 LSTM 38:23 LSTMCell 38:46 LSTM в PyTorch 48:35 Типы задач 53:05 Пример посимвольной генерации текста 01:00:20 Подготовка данных 01:04:20 Создание и обучение модели 01:13:12 Представление данных. Токенизация 01:15:54 TF-IDF 01:18:23 Word2Vec 01:20:39 Слой эмбеддингов 01:27:50 Размер словаря 01:29:10 Byte Pair Encoding 01:33:11 Аугментация 01:36:09 NLP метрики 01:38:23 Задача Sequence-to-Sequence 01:40:41 Реализация Материалы лекции: Открыть в Colab: Открыть в HTML-формате: