Atkārtots neironu tīkls (RNN)

Autors: Roger Morrison
Radīšanas Datums: 24 Septembris 2021
Atjaunināšanas Datums: 9 Maijs 2024
Anonim
Recurrent Neural Networks (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)
Video: Recurrent Neural Networks (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)

Saturs

Definīcija - ko nozīmē atkārtots neironu tīkls (RNN)?

Atkārtots neironu tīkls (RNN) ir uzlabota mākslīgā neironu tīkla (ANN) tips, kas atmiņā ietver virzītus ciklus. Viens atkārtotu neironu tīklu aspekts ir spēja veidot iepriekšēju veidu tīklus ar fiksēta lieluma ievades vektoriem un izvades vektoriem.


Ievads Microsoft Azure un Microsoft Cloud | Šajā rokasgrāmatā jūs uzzināsit, kas ir mākonis skaitļošana un kā Microsoft Azure var palīdzēt jums migrēt un vadīt savu biznesu no mākoņa.

Techopedia izskaidro atkārtotu neironu tīklu (RNN)

Atkārtotu neironu tīklu izmantošana bieži ir saistīta ar dziļu mācīšanos un sekvenču izmantošanu, lai izstrādātu modeļus, kas imitē neironu darbību cilvēka smadzenēs.

Praktiskā pielietojuma ziņā RNN ir daudzu profesionāļu aktīva uzmanības centrā tādiem lietojumiem kā attēlu apstrāde, valodas apstrāde un pat modeļi, kas pievieno rakstzīmes vienā reizē. Spēlējoties ar šiem paaudzes modeļiem, zinātnieki ir spējuši radīt paraugus, kas līdzinās dažādu veidu cilvēka rakstiem - piemēram, mūsdienu investīciju opcijas vai klasiskās Šekspīra lugas. RNN spēja radīt rezultātus, kas parāda spēju iemācīties angļu valodu no nulles vai no ļoti ierobežotām programmēšanas ieejām.

Daudzi RNN izmantošanas piemēri rada gramatiski nepareizu rezultātu. Ideja ir tāda, ka lielam skaitam šo eksperimentu un sistēmu ir nepieciešams papildu atbalsts, lai tie patiešām kļūtu noderīgi, taču tie tomēr demonstrē pārsteidzošu mākslīgā intelekta spēku, lai modelētu cilvēka paaudzes valodu.