Метка обработка временных рядов

Рекуррентные нейронные сети. Основная идея - учет предыдущего контекста при обработке последовательности данных. Типичные архитектуры: RNN, LSTM, GRU. Задачи NLP и обработки временных рядов.

Рекуррентные нейронные сети. Основная идея – учет предыдущего контекста при обработке последовательности данных. Типичные архитектуры: RNN, LSTM, GRU. Задачи NLP и обработки временных рядов.

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…

Читать далееРекуррентные нейронные сети. Основная идея – учет предыдущего контекста при обработке последовательности данных. Типичные архитектуры: RNN, LSTM, GRU. Задачи NLP и обработки временных рядов.