Все про нейросети
Введение В последние годы нейронные сети, обученные на большом объеме текстовых данных, заняли важное место в обработке естественного языка (NLP). Такие модели, как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-trained Transformer), стали одними из самых популярных и…
Зачем нужны внимательные механизмы в NLP и компьютерном зрении Внимательные механизмы играют важную роль в области обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения. Они представляют собой инновационные алгоритмы и методы, которые позволяют моделям глубокого обучения обращать особое внимание на определенные…
Введение в рекуррентные нейронные сети (RNN) Рекуррентные нейронные сети (RNN) представляют собой класс алгоритмов машинного обучения, специализированных на обработке последовательностей. Они широко применяются в задачах естественного языка (NLP), таких как машинный перевод, сентимент-анализ, генерация текста и других. Основное отличие RNN…
Введение Внимательные механизмы в нейронных сетях — это специальные алгоритмы, которые позволяют сетям обращать внимание на определенные части входных данных. Эти механизмы имитируют способность человеческого мозга фокусироваться на конкретных объектах или аспектах задачи. Применение внимательных механизмов в различных областях искусственного…
Бидирекциональные рекуррентные нейронные сети (BiRNN): обзор и принцип работы В данной статье мы рассмотрим одну из вариаций рекуррентных нейронных сетей – бидирекциональные RNN (BiRNN). Они являются мощным инструментом для работы с последовательными данными, такими как естественный язык и другие виды…
Основные принципы работы рекуррентных нейронных сетей Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это класс архитектур искусственных нейронных сетей, который позволяет учитывать предыдущий контекст и обработать последовательность данных. Это отличает их от простых прямых нейронных сетей, которые не имеют памяти и работают…