Введение в рекуррентные нейронные сети | #19 нейросети на Python |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-09-12 10:13 Что такое рекуррентная нейронная сеть. Recurrent Neural Network (RNN). Ее архитектуры: Many to Many, Many to One и One to Many. Простейшие рекуррентные сети. Сеть Хопфилда и Джеффа Элмана. Как обучить рекуррентную сеть. Алгоритм Backpropagation Through Time (BPTT) и Real-time recurrent learning – RTRL(h). Понятие устойчивости рекуррентных сетей (нейродинамика). Алгоритм back propagation through time.pdf: https://github.com/selfedu-rus/neural-network Источник: github.com Комментарии: |
|