Рекуррентные нейронные сети — понимание РНС! — GRU | LSTM | BPTT и пример кода!

Глава 10 — Рекуррентные нейронные сети! В этой главе мы изучим рекуррентные нейронные сети (РНН) как базовый подход к обработке естественного языка с использованием глубоких нейронных сетей. Мы обсудим принцип их работы, продвинутые архитектуры, такие как GRU и LSTM. Многослойные РНН, двунаправленные РНН и пример кода. Разделы: 00:00-03:33 - Последовательная обработка данных 03:33-04:07 - Архитектура RNN 04:07-06:16 - Обратное распространение ошибки во времени (BPTT) 06:16-06:55 - Проблема исчезающих градиентов 06:55-08:54 - Вентильный рекуррентный блок (GRU) 08:54-10:12 - Долговременная кратковременная память (LSTM) 10:12-11:02 - Многослойная RNN 11:02-12:15 - Двунаправленная RNN 12:15-19:46 - Пример кода Вы можете найти ноутбук из видео по следующей ссылке: https://github.com/HallOfNN-CodeFacto... Пожалуйста, не стесняйтесь оставлять комментарии и задавать любые вопросы! #глубокоеобучение #рекуррентныенейронныесети #искусственнаянейроннаясеть #машинноеобучение #регуляризация #искусственныйинтеллект #глубокоеобучение #образование #nlp #многослойный #перцептрон #рекуррентный #gru #lstm #двунаправленный #примерыкода