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2017年7月12-13日:培训
2017年7月13-15日:会议
北京,中国

TensorFlow与自然语言处理模型的应用 (TensorFlow applications for natural language processing models)

此演讲使用中文 (This will be presented in Chinese)

李嘉璇 (58)
16:20–17:00 Friday, 2017-07-14
AI应用 (AI applications)
地点: 多功能厅3B(Function Room 3B) 观众水平 (Level): Beginner
平均得分:: *....
(1.50, 4 次得分)

必要预备知识 (Prerequisite Knowledge)

一些关于循环神经网络的基础知识

您将学到什么 (What you'll learn)

1. 理解自然语言处理的模型原理和常见模型的演讲规律 2. 掌握目前最流行的生成式聊天机器的实现方法,以及TensorFlow对各种RNN模型的实现规律,能够自己动手训练出一个聊天机器人。 3. 处理Sequential Data的技巧及向量表示 4. RNN模型的参数调优技巧

描述 (Description)

1. 理解自然语言处理的模型及演进过程和方向
2. 深度学习的问题理解与分析:场景分析、数据评估、问题抽象及Sequential Data的处理及表示;
3. 理解TensorFlow在RNN、MultiRNNCell、BasicRNNCell、BasicLSTMCell、LSTMCell、GRUCell以及他们的变种LSTMBlockCell、GRUBlockCell等加Block、TimeFreq的实现原理;
4. 重点讲解模型从Seq2Seq+Attention的Static unrolling到Dynamic unrolling在TensorFlow上的实现,以及如何构建一个生成式的智能聊天机器人
5. RNN模型的参数调优技巧:基于成熟模型进行微调(fine-tune)、训练误差衡量准则等


李嘉璇 discusses TensorFlow applications for natural language processing models. You’ll begin with an exploration of the evolution of natural language processing models before diving into the comprehension and analysis of deep learning problems, including scenario analysis, data assessment, problem abstraction, and sequential data processing and presentation. You’ll then explore TensorFlow’s implementation principles for RNN, MultiRNNCell, BasicRNNCell, BasicLSTMCell, LSTMCell, GRUCell, and their variants, like LSTMBlockCell, GRUBlockCell, etc., and Block and TimeFreq as well as its models, including implementation from Seq2Seq + Attention’s static unrolling to dynamic unrolling on TensorFlow, and how to build a generated intelligent chatbot. You’ll also discover parameter tuning techniques for RNN models and learn how to fine-tune them, based on mature models, training error evaluation pinciples, etc.

Photo of 李嘉璇

李嘉璇

58

李嘉璇,《TensorFlow技术解析与实战》作者,创建TensorFlow交流社区(tf.greatgeekgrace.com),活跃于国内各大技术社区,知乎编程问题回答者。对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用有浓厚兴趣。有处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘等实战经验,参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛, 曾任职百度研发工程师。

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