Prehľadávať všetok obsah označený RNN
Long Short-Term Memory (LSTM) je špecializovaný typ architektúry rekurentných neurónových sietí (RNN), navrhnutý na učenie dlhodobých závislostí v sekvenčných dátach. LSTM siete využívajú pamäťové bunky a bránové mechanizmy na riešenie problému miznúcich gradientov, vďaka čomu sú nevyhnutné pre úlohy ako modelovanie jazyka, rozpoznávanie reči a predikcia časových radov.
Objavte modelovanie sekvencií v AI a strojovom učení—predpovedajte a generujte sekvencie v údajoch ako text, audio a DNA pomocou RNN, LSTM, GRU a Transformerov. Preskúmajte kľúčové pojmy, aplikácie, výzvy a najnovší výskum.
Obojsmerná Long Short-Term Memory (BiLSTM) je pokročilý typ architektúry rekurentných neurónových sietí (RNN), ktorá spracováva sekvenčné dáta v oboch smeroch – dopredu aj dozadu, čím zlepšuje kontextové porozumenie pre aplikácie v NLP, rozpoznávaní reči a bioinformatike.
Rekurentné neurónové siete (RNN) sú sofistikovanou triedou umelých neurónových sietí navrhnutých na spracovanie sekvenčných dát pomocou využitia pamäte predchádzajúcich vstupov. RNN vynikajú v úlohách, kde je poradie dát rozhodujúce, vrátane spracovania prirodzeného jazyka, rozpoznávania reči a predikcie časových radov.
