Curso completo de deep learning | Aprendizaje profundo 2021 por Datitos Redes Recurrentes (RNNs): Deep Learning para Lenguaje Natural | Clase 13 | Aprendizaje Profundo 2021
Redes Recurrentes (RNNs): Deep Learning para Lenguaje Natural | Clase 13 | Aprendizaje Profundo 2021 Transcript and Lesson Notes
En la clase de hoy vamos a hablar sobre las redes neuronales recurrentes que son redes diseñadas para procesar la temporalidad de los datos. Utilizan variables ocultas para almacenar información de los estados anteriores
Quick Summary
En la clase de hoy vamos a hablar sobre las redes neuronales recurrentes que son redes diseñadas para procesar la temporalidad de los datos. Utilizan variables ocultas para almacenar información de los estados anteriores
Key Takeaways
- Review the core idea: En la clase de hoy vamos a hablar sobre las redes neuronales recurrentes que son redes diseñadas para procesar la temporalidad de los datos. Utilizan variables ocultas para almacenar información de los estados anteriores
- Understand how deep learning fits into Redes Recurrentes (RNNs): Deep Learning para Lenguaje Natural | Clase 13 | Aprendizaje Profundo 2021.
- Understand how machine learning fits into Redes Recurrentes (RNNs): Deep Learning para Lenguaje Natural | Clase 13 | Aprendizaje Profundo 2021.
- Understand how artificial intelligence fits into Redes Recurrentes (RNNs): Deep Learning para Lenguaje Natural | Clase 13 | Aprendizaje Profundo 2021.
Key Concepts
Full Transcript
En la clase de hoy vamos a hablar sobre las redes neuronales recurrentes que son redes diseñadas para procesar la temporalidad de los datos. Utilizan variables ocultas para almacenar información de los estados anteriores por lo que se las ha usado principalmente para el procesamiento de lenguaje natural. Esta clase es parte de un curso gratuito dictado en la Ciudad de Mendoza, Argentina en Otoño de 2021. Podés encontrar todo el material en https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo/2021/ 0:00 Introducción 5:25 Modelos Autoregresivos 10:44 Procesos Markovianos 17:36 Variables Ocultas 20:32 Problema de la Predicción 25:04 Tokens y One-Hot Encoding 35:03 Redes Neuronales Recurrentes 38:59 Perplejidad 49:41 Back-Propagation en el Tiempo
Lesson FAQs
What is Redes Recurrentes (RNNs): Deep Learning para Lenguaje Natural | Clase 13 | Aprendizaje Profundo 2021 about?
En la clase de hoy vamos a hablar sobre las redes neuronales recurrentes que son redes diseñadas para procesar la temporalidad de los datos. Utilizan variables ocultas para almacenar información de los estados anteriores
What key concepts are covered in this lesson?
The lesson covers deep learning, machine learning, artificial intelligence.
What should I learn before Redes Recurrentes (RNNs): Deep Learning para Lenguaje Natural | Clase 13 | Aprendizaje Profundo 2021?
Review the previous lessons in Curso completo de deep learning | Aprendizaje profundo 2021 por Datitos, then use the transcript and key concepts on this page to fill any gaps.
How can I practice after this lesson?
Practice by applying the main concepts: deep learning, machine learning, artificial intelligence.
Does this lesson include a transcript?
Yes. The full transcript is visible on this page in indexable HTML sections.
Is this lesson free?
Yes. CourseHive lessons and courses are available to learn online for free.
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