Gated Recurrent Units (GRU) и Long Short Term Memory (LSTM) — это рекуррентные нейронные сети (RNN), которые обеспечивают улучшение по сравнению с обычными RNNS и оказались весьма полезными в задачах обучения обработке естественного языка. Эта статья основана на моей статье RNN для обработки естественного языка , которую рекомендуется прочитать в качестве предварительного условия. RNN для обработки естественного языка RNN необходимы для понимания текущего..

Gated Neural Network (GRU) — это тип нейронной сети RNN, в которой используется приложение, пересекающееся с различными приложениями на естественном языке, одним из которых является генерация текста. Мы будем реализовывать генерацию котировок с использованием закрытой рекуррентной нейронной сети. Это альтернатива долговременной короткой памяти (LSTM), которая используется для борьбы с проблемой, присущей рекуррентной нейронной сети. Они используют ячейку и ворота, чтобы выбрать информацию,..

Gated Recurrent Units (GRU) — это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенный для обработки последовательных данных с долгосрочными зависимостями. GRU похожи на сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM), но имеют более простую архитектуру, которая обеспечивает более быстрое обучение и более низкие требования к памяти. В этой статье мы объясним, что такое ГРУ, как они работают и как их применять. Что такое закрытые рекуррентные блоки? Gated Recurrent Units (GRU) —..

Рекуррентная нейронная сеть ( RNN ) — это класс нейронной сети , которая хорошо работает, когда вход/выход представляет собой последовательность. RNN могут использовать свое внутреннее состояние/память для обработки последовательностей входных данных. Модели нейронных сетей бывают разных видов Один к одному : классификация изображений, при которой мы даем входное изображение, и оно возвращает класс, к которому принадлежит изображение. Один ко многим : субтитры к изображениям, где..