Download or read book Apprentissage Des R seaux de Neurones Profonds Et Applications en Traitement Automatique de la Langue Naturelle written by Xavier Glorot and published by . This book was released on 2014 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book L apprentissage profond written by Yoshua Bengio and published by Massot éditions. This book was released on 2018-10-25 with total page 770 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le livre de chevet de Elon Musk. Écrit par trois experts dans le domaine, Deep Learning est le seul livre complet sur le sujet. Il fournit une perspective générale et des préliminaires mathématiques indispensables aux ingénieurs en logiciel et aux étudiants qui entrent sur le terrain, et sert de référence aux autorités. Elon Musk, cofondateur et PDG de Tesla et SpaceXstudents L'apprentissage profond (ou deep learning) est un apprentissage automatique qui permet à l'ordinateur d'apprendre par l'expérience et de comprendre le monde en termes de hiérarchie de concepts. Parce que l'ordinateur recueille des connaissances à partir de l'expérience, il n'est pas nécessaire qu'un opérateur humain spécifie formellement toutes les connaissances dont l'ordinateur a besoin. Cet ouvrage présente un large éventail de sujets d'apprentissage profond. Le texte offre un contexte mathématique et conceptuel, théorie des probabilités et théorie de l'information, calcul numérique et apprentissage automatique. Il examine des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation en ligne, la bioinformatique et les jeux vidéo. Deep Learning, sorti fin 2016 aux éditions MIT Press se révèle fondamental pour éclairer de nombreux lecteurs au paradigme informatique et mathématique de l'apprentissage profond (ou deep learning), qui constitue aujourd'hui l'une des composantes fondamentales des intelligences artificielles (IA) dites statistiques et néo-connexionnistes. Son caractère pédagogique en fait un ouvrage de référence dans le monde pour les étudiants, professeurs, ingénieurs, chercheurs de tout domaine et fait l'objet de nombreuses demandes en France, pays épris de tradition mathématique, et dans de nombreux pays et nations francophones accueillant des laboratoires de pointe en intelligence artificielle (tel le Québec). La traduction opérée dans un premier temps par l'intelligence artificielle a été ensuite validée grâce au concours de chercheurs-traducteurs reconnus dans le domaine de l'apprentissage.

Download or read book TensorFlow pour le Deep learning De la r gr ssion lin aire l apprentissage par renforcement collection O Reilly written by Bharath Ramsundar and published by First Interactive. This book was released on 2018-10-04 with total page 458 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Apprenez à résoudre des problèmes d'apprentissage automatique (même difficiles !) avec TensorFIow, la nouvelle bibliothèque logicielle révolutionnaire de Google pour le deep learning. Si vous avez une formation de base en algèbre linéaire et en calcul, ce livre pratique vous introduit dans les arcanes des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique en vous montrant comment concevoir des systèmes capables de détecter des objets dans des images, de comprendre du texte et de prédire les propriétés de médicaments potentiels. TensorFlow pour le Deep Learning vous fait découvrir les concepts à l'aide d'exemples pratiques, et vous aide à acquérir des connaissances solides sur le deep learning en partant de cas concrets. Il est idéal pour les développeurs qui ont de l'expérience dans la conception de systèmes logiciels, et sera également utile aux scientifiques et aux autres professionnels qui sont familiers avec la création de scripts, mais pas nécessairement avec la conception d'algorithmes d'apprentissage. • Apprenez les concepts fondamentaux de TensorFlow, y compris comment effectuer un calcul de base • Construisez des systèmes d'apprentissage simples pour comprendre leurs fondements mathématiques • Plongez dans des réseaux profonds entièrement connectés et qui sont utilisés dans des milliers d'applications • Transformez des prototypes en modèles de haute qualité en optimisant des hyperparamètres • Traitez des images avec des réseaux de neurones convolutifs • Gérez des jeux de données en langage naturel avec des réseaux de neurones récurrents • Utilisez l'apprentissage par renforcement pour résoudre des jeux tels que le tic-tac-toe • Entraînez des réseaux profonds avec du matériel performant, qu'il s'agisse de GPU ou d'unités de traitement de tenseurs Collection O'Reilly

Download or read book Introduction au Deep Learning written by Eugène Charniak and published by . This book was released on 2021-01-13 with total page 162 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Deep Learning for Natural Language Processing written by Palash Goyal and published by Apress. This book was released on 2018-06-26 with total page 290 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Discover the concepts of deep learning used for natural language processing (NLP), with full-fledged examples of neural network models such as recurrent neural networks, long short-term memory networks, and sequence-2-sequence models. You’ll start by covering the mathematical prerequisites and the fundamentals of deep learning and NLP with practical examples. The first three chapters of the book cover the basics of NLP, starting with word-vector representation before moving onto advanced algorithms. The final chapters focus entirely on implementation, and deal with sophisticated architectures such as RNN, LSTM, and Seq2seq, using Python tools: TensorFlow, and Keras. Deep Learning for Natural Language Processing follows a progressive approach and combines all the knowledge you have gained to build a question-answer chatbot system. This book is a good starting point for people who want to get started in deep learning for NLP. All the code presented in the book will be available in the form of IPython notebooks and scripts, which allow you to try out the examples and extend them in interesting ways. What You Will Learn Gain the fundamentals of deep learning and its mathematical prerequisites Discover deep learning frameworks in Python Develop a chatbot Implement a research paper on sentiment classification Who This Book Is For Software developers who are curious to try out deep learning with NLP.

Download or read book Le traitement automatique des Langues written by Pirmin Lemberger and published by Dunod. This book was released on 2020-02-05 with total page 336 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le traitement automatique du langage est une branche importante de l'intelligence artificielle et du machine learning dont l'objectif est de parvenir à "comprendre" et analyser des textes afin d'en extraire des connaissances sans intervention humaine. Les champs d'application sont à la fois très variés et très vastes (traduction instantanée en plusieurs langues, commandes vocales, agents conversationnels, analyse de CV, veille économique...). Cet ouvrage dresse un état de l'art de cette discipline, en explique les bases théoriques et informatiques, les approches linguistiques classiques et les approches statistiques plus modernes. L'exemple de l'analyse des suggestions rassemblées lors du Grand débat national à l'aide de ces méthodes d'IA sert d'illustration.

Download or read book Algorithmes d apprentissage de l IA de Gemini written by StoryBuddiesPlay and published by StoryBuddiesPlay. This book was released on 2024-08-14 with total page 58 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Algorithmes d'apprentissage de Gemini : la science derrière l'intelligence propose une exploration captivante des systèmes complexes qui alimentent ce modèle de langage révolutionnaire. Des réseaux de neurones à l'apprentissage par renforcement, ce livre explore les technologies de base qui permettent les capacités remarquables de Gemini. Découvrez comment les mécanismes d'attention, les transformateurs et les modèles génératifs fonctionnent ensemble pour créer une machine véritablement intelligente. gemini iA, algorithmes d'apprentissage, IA, intelligence artificielle, réseaux de neurones, deep learning, mécanismes d'attention, transformateurs, apprentissage par renforcement, modèles génératifs

Download or read book R seaux de neurones profonds appliqu s la compr hension de la parole written by Edwin Simonnet and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'émergence de l'apprentissage profond et aborde la compréhension de la parole assimilée à l'extraction et à la représentation automatique du sens contenu dans les mots d'une phrase parlée. Nous étudions une tâche d'étiquetage en concepts sémantiques dans un contexte de dialogue oral évaluée sur le corpus français MEDIA. Depuis une dizaine d'années, les modèles neuronaux prennent l'ascendant dans de nombreuses tâches de traitement du langage naturel grâce à des avancées algorithmiques ou à la mise à disposition d'outils de calcul puissants comme les processeurs graphiques. De nombreux obstacles rendent la compréhension complexe, comme l'interprétation difficile des transcriptions automatiques de la parole étant donné que de nombreuses erreurs sont introduites par le processus de reconnaissance automatique en amont du module de compréhension. Nous présentons un état de l'art décrivant la compréhension de la parole puis les méthodes d'apprentissage automatique supervisé pour la résoudre en commençant par des systèmes classiques pour finir avec des techniques d'apprentissage profond. Les contributions sont ensuite exposées suivant trois axes. Premièrement, nous développons une architecture neuronale efficace consistant en un réseau récurent bidirectionnel encodeur-décodeur avec mécanisme d'attention. Puis nous abordons la gestion des erreurs de reconnaissance automatique et des solutions pour limiter leur impact sur nos performances. Enfin, nous envisageons une désambiguïsation de la tâche de compréhension permettant de rendre notre système plus performant.

Download or read book Deep Learning for Natural Language Processing written by Karthiek Reddy Bokka and published by Packt Publishing Ltd. This book was released on 2019-06-11 with total page 372 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Gain the knowledge of various deep neural network architectures and their application areas to conquer your NLP issues. Key FeaturesGain insights into the basic building blocks of natural language processingLearn how to select the best deep neural network to solve your NLP problemsExplore convolutional and recurrent neural networks and long short-term memory networksBook Description Applying deep learning approaches to various NLP tasks can take your computational algorithms to a completely new level in terms of speed and accuracy. Deep Learning for Natural Language Processing starts off by highlighting the basic building blocks of the natural language processing domain. The book goes on to introduce the problems that you can solve using state-of-the-art neural network models. After this, delving into the various neural network architectures and their specific areas of application will help you to understand how to select the best model to suit your needs. As you advance through this deep learning book, you’ll study convolutional, recurrent, and recursive neural networks, in addition to covering long short-term memory networks (LSTM). Understanding these networks will help you to implement their models using Keras. In the later chapters, you will be able to develop a trigger word detection application using NLP techniques such as attention model and beam search. By the end of this book, you will not only have sound knowledge of natural language processing but also be able to select the best text pre-processing and neural network models to solve a number of NLP issues. What you will learnUnderstand various pre-processing techniques for deep learning problemsBuild a vector representation of text using word2vec and GloVeCreate a named entity recognizer and parts-of-speech tagger with Apache OpenNLPBuild a machine translation model in KerasDevelop a text generation application using LSTMBuild a trigger word detection application using an attention modelWho this book is for If you’re an aspiring data scientist looking for an introduction to deep learning in the NLP domain, this is just the book for you. Strong working knowledge of Python, linear algebra, and machine learning is a must.

Download or read book Deep Learning in Natural Language Processing written by Li Deng and published by Springer. This book was released on 2018-05-23 with total page 338 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: In recent years, deep learning has fundamentally changed the landscapes of a number of areas in artificial intelligence, including speech, vision, natural language, robotics, and game playing. In particular, the striking success of deep learning in a wide variety of natural language processing (NLP) applications has served as a benchmark for the advances in one of the most important tasks in artificial intelligence. This book reviews the state of the art of deep learning research and its successful applications to major NLP tasks, including speech recognition and understanding, dialogue systems, lexical analysis, parsing, knowledge graphs, machine translation, question answering, sentiment analysis, social computing, and natural language generation from images. Outlining and analyzing various research frontiers of NLP in the deep learning era, it features self-contained, comprehensive chapters written by leading researchers in the field. A glossary of technical terms and commonly used acronyms in the intersection of deep learning and NLP is also provided. The book appeals to advanced undergraduate and graduate students, post-doctoral researchers, lecturers and industrial researchers, as well as anyone interested in deep learning and natural language processing.

Download or read book Les r seaux de neurones written by Pierre Borne and published by Editions OPHRYS. This book was released on 2007 with total page 166 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Apprendre les langues aux machines written by Benoît Sagot and published by . This book was released on 2024 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch written by Sylvain Gugger and published by O'Reilly Media. This book was released on 2020-06-30 with total page 350 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Deep learning has the reputation as an exclusive domain for math PhDs. Not so. With this book, programmers comfortable with Python will learn how to get started with deep learning right away. Using PyTorch and the fastai deep learning library, you'll learn how to train a model to accomplish a wide range of tasks--including computer vision, natural language processing, tabular data, and generative networks. At the same time, you'll dig progressively into deep learning theory so that by the end of the book you'll have a complete understanding of the math behind the library's functions.

Download or read book Big Data Machine Learning et apprentissage profond written by Stéphane Tufféry and published by . This book was released on 2019-04-15 with total page 580 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Mod le joint pour le traitement automatique de la langue written by Jérémie Tafforeau and published by . This book was released on 2017 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les recherches en Traitement Automatique des Langues (TAL) ont identifié différents niveaux d'analyse lexicale, syntaxique et sémantique. Il en découle un découpage hiérarchique des différentes tâches à réaliser afin d'analyser un énoncé. Les systèmes classiques du TAL reposent sur des analyseurs indépendants disposés en cascade au sein de chaînes de traitement (pipelines). Cette approche présente un certain nombre de limitations : la dépendance des modèles à la sélection empirique des traits, le cumul des erreurs dans le pipeline et la sensibilité au changement de domaine. Ces limitations peuvent conduire à des pertes de performances particulièrement importantes lorsqu'il existe un décalage entre les conditions d'apprentissage des modèles et celles d'utilisation. Un tel décalage existe lors de l'analyse de transcriptions automatiques de parole spontanée comme par exemple les conversations téléphoniques enregistrées dans des centres d'appels. En effet l'analyse d'une langue non-canonique pour laquelle il existe peu de données d'apprentissage, la présence de disfluences et de constructions syntaxiques spécifiques à l'oral ainsi que la présence d'erreurs de reconnaissance dans les transcriptions automatiques mènent à une détérioration importante des performances des systèmes d'analyse. C'est dans ce cadre que se déroule cette thèse, en visant à mettre au point des systèmes d'analyse à la fois robustes et flexibles permettant de dépasser les limitations des systèmes actuels à l'aide de modèles issus de l'apprentissage par réseaux de neurones profonds.

Download or read book PROPOSITION DE RESEAUX NEURO MIMETIQUES POUR DES TRAITEMENTS DU LANGAGE NATUREL written by Dominique Archambault and published by . This book was released on 1995 with total page 214 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE ETUDE FAIT PARTIE DU PROJET DE RECHERCHE DOCUMENTAIRE DIALECT2, DONT LE BUT EST DE RECHERCHER DANS UNE BASE DE DONNEES DES TEXTES RELATIFS A UNE REQUETE EN LANGUE NATURELLE. LE SYSTEME UTILISE POUR CELA UN MODULE MULTI-EXPERT DE TRAITEMENT LINGUISTIQUE QUI CONSTRUIT UNE REPRESENTATION DE LA REQUETE, BASEE SUR DES RELATIONS LEXICALES SEMANTIQUES APPELEES LEXIS. LES TECHNIQUES UTILISANT DES RESEAUX NEURO-MIMETIQUES TENTENT D'IMITER LA STRUCTURE CONNEXIONNISTE DU SYSTEME NERVEUX POUR EN TIRER DES AVANTAGES CONCERNANT PRINCIPALEMENT LES CAPACITES D'APPRENTISSAGE ET DE GENERALISATION. NOTRE BUT EST D'ETUDIER L'APPLICATION DE CES TECHNIQUES DANS LE DOMAINE DU TRAITEMENT AUTOMATIQUE DU LANGAGE NATUREL EN GENERAL ET POUR LE SYSTEME DIALECT2 EN PARTICULIER. POUR CELA, NOUS AVONS EXPERIMENTE CERTAINES DE CES METHODES A DES TACHES UTILES AU SYSTEME DIALECT2. IL S'AGIT TOUT D'ABORD DE LA DESAMBIGUISATION DES CATEGORIES LEXICALES EN LANGUE FRANCAISE. NOUS UTILISONS UN RESEAU NEURO-MIMETIQUE A TROIS COUCHES ET UNE METHODE SPECIFIQUE D'APPRENTISSAGE PROCHE DES TECHNIQUES UTILISEES EN APPRENTISSAGE SYMBOLIQUE AUTOMATIQUE. CE MODELE, QUI UTILISE UNE FENETRE DE LONGUEUR FIXE, FAIT UNE ANALYSE DE SURFACE DE LA PHRASE. L'ETUDE DE CE MODELE ET DES RESULTATS OBTENUS NOUS A PERMIS DE TRAVAILLER SUR UN MODELE D'ANALYSEUR SYNTAXIQUE, DESTINE A PRODUIRE L'ARBRE SYNTAXIQUE D'UNE PHRASE. CETTE TACHE NECESSITE DE PRENDRE EN COMPTE LA STRUCTURE SYNTAXIQUE DE LA PHRASE. DE PLUS, MEME SI LE SYSTEME DIALECT2 NE PROCEDE PAS AINSI, IL EST POSSIBLE DE CONSTRUIRE LES LEXIS A PARTIR DES ARBRES SYNTAXIQUES. LE PRINCIPE EST D'ANALYSER LES PHRASES DE FACON RECURSIVE, PAR DES BALAYAGES SUCCESSIFS AU COURS DESQUELS LE RESEAU DE NEURONES APPREND, DE FACON INCREMENTALE ET SUPERVISEE, A DECLENCHER DES REDUCTIONS GRAMMATICALES. A PARTIR DE CES EXPERIMENTATIONS, NOUS PROPOSONS UNE ARCHITECTURE HYBRIDE CONNEXIONNISTE/SYMBOLIQUE PERMETTANT LA CONSTRUCTION DES LEXIS. L'UTILISATION DES LEXIS REND LE SYSTEME MOINS SENSIBLE AUX ERREURS D'ANALYSE. L'ARCHITECTURE EST PROCHE DE CELLE DE L'ANALYSEUR SYNTAXIQUE. ICI, LE RESEAU EST UTILISE POUR DECLENCHER DES ACTIONS DE PRODUCTION DE LEXIS. DE PLUS, LE SYSTEME POURRA UTILISER LES LEXIS PRODUITES AUX PAS PRECEDENTS POUR MODIFIER DYNAMIQUEMENT SES ENTREES

Download or read book Intelligence naturelle et intelligence artificielle written by Association de psychologie scientifique de langue française. Journées d'études and published by Presses Universitaires de France - PUF. This book was released on 1993 with total page 410 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette édition numérique a été réalisée à partir d'un support physique, parfois ancien, conservé au sein du dépôt légal de la Bibliothèque nationale de France, conformément à la loi n° 2012-287 du 1er mars 2012 relative à l'exploitation des Livres indisponibles du XXe siècle. Pages de début Avant-propos Introduction Première partie - Structure des connaissances en mémoire et représentation des connaissances Les systèmes à bases de connaissances Questions de modélisation et de simulation cognitives L'analyse de la représentation des relations de finalité de causalité et de temps Deuxième partie - Raisonnement naturel et raisonnement sur machine Les mécanismes inférentiels dans le raisonnement humain Une point de vue « artificialiste » sur le raisonnement Troisième partie - Compréhension du langage naturel et traitement sur machine La compréhension du langage par ordinateur La représentation et le traitement cognitif du discours : le rôle des modèles formels L'identification visuelle des mots : expérimentation et modélisation Quatrième partie - Apprentissage naturel, apprentissage automatique symbolique, enseignement intelligemment assisté par ordinateur Approches du morcelage en apprentissage symbolique Le développement de l'enseignement intelligemment assisté par ordinateur Apprentissage : modèles et représentation Modèles de l'apprentissage spatial chez le robot et chez l'animal Cinquième partie - Structures cognitives et néo-connexionnisme Précis de connexionnisme Psychologie de synthèse : les métaphores del'esprit calculateur Pages de fin.