сказать, Рекуррентной нейронной сети (РНН) эффективности и предсказательной способности могут быть улучшены путем использования ячеек памяти, например, ЛСТМ и ГРУ клетки. В этом, конечно, язык моделирования Рекуррентных нейронных сетей в поток тензора, вы знаете, как RNNs является естественным, пригодный для моделирования язык из-за присущих им возможность сохранить государство. Производительность РНН, и прогностические способности могут быть улучшены путем использования ячеек памяти, например, ЛСТМ и ячейки ГРУ. Во-первых, вы научитесь моделировать ОРЗ как проблема маркировки последовательности. Далее вы узнаете, как РНН можете архитектором, чтобы предсказать следующий символ на основе прежней последовательности. Наконец, они ориентируются на понимание расширенными функциями, которые тензора в библиотеке потока предложений, таких как двунаправленное RNNs и Multi-РНН-клеток. К концу этого курса Вы будете знать, как и архитектор RNNs для приложений, таких как распознавание образов), характер прогноза, и текст-поколение; и вам будет удобно с помощью тензора потока-в библиотеках за расширенные функции, такие как двунаправленная РНН, и мульти-РНН-ячейки.$$

DOWNLOAD






turbobit

---