Explore le traitement de grands textes numériques, révélant des modèles et des structures cachés, et la convergence des sciences humaines et de la linguistique computationnelle.
Plongez dans le traitement de grandes collections de textes numériques, en explorant les régularités cachées, la réutilisation du texte et l'analyse TF-IDF.
Explore la correction d'erreurs orthographiques, y compris les néologismes et les emprunts, en utilisant la distance d'édition et les automates à états finis.
Explore l'influence de la linguistique computationnelle sur les architectures d'apprentissage profond, couvrant les formalismes grammaticaux, le connexionnisme, la liaison variable et les orientations futures.
Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.
Explore le modèle Vector Space, le sac de mots, tf-idf, cosine similarité, Okapi BM25, et la précision et le rappel dans la récupération d'information.
Explore les buts et les défis de la neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique neuronale de la cognition et les arguments de terrain moyen.
Explore les solveurs laplaciens, couvrant des solutions approximatives, des applications, la conversion d'erreurs, et les avancées théoriques dans les méthodes de calcul.
Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.
