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Bidirektionales Long Short-Term Memory (BiLSTM) ist eine fortschrittliche Art von rekurrenter neuronaler Netzwerkarchitektur (RNN), die sequenzielle Daten in Vorwärts- und Rückwärtsrichtung verarbeitet und so das Kontextverständnis für Anwendungen in NLP, Spracherkennung und Bioinformatik verbessert.
Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine spezialisierte Architektur von Rekurrenten Neuronalen Netzwerken (RNN), die darauf ausgelegt ist, langfristige Abhängigkeiten in sequenziellen Daten zu erlernen. LSTM-Netzwerke nutzen Speichereinheiten und Gate-Mechanismen, um das Problem des verschwindenden Gradienten zu lösen, wodurch sie essenziell für Aufgaben wie Sprachmodellierung, Spracherkennung und Zeitreihenprognosen sind.
Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) sind eine fortschrittliche Klasse künstlicher neuronaler Netzwerke, die zur Verarbeitung sequentieller Daten entwickelt wurden, indem sie das Gedächtnis früherer Eingaben nutzen. RNNs sind besonders leistungsfähig bei Aufgaben, bei denen die Reihenfolge der Daten entscheidend ist, darunter NLP, Spracherkennung und Zeitreihenprognosen.
Entdecken Sie die Sequenzmodellierung in KI und maschinellem Lernen – sagen Sie Sequenzen in Daten wie Text, Audio und DNA voraus oder generieren Sie sie mithilfe von RNNs, LSTMs, GRUs und Transformern. Erkunden Sie zentrale Konzepte, Anwendungen, Herausforderungen und aktuelle Forschung.
