rnn.
Основы глубокого обучения. Часть 4: Рекуррентный слой. Теория и реализация на torch
ВведениеРекуррентные нейронные сети (RNN) являются мощным инструментом в глубоком обучении для обработки и анализа последовательных данных. RNN в глубоком обучении является ключевым компонентом в обработке таких данных: текст, речь, или временные ряды.Одна из ключевых особенностей RNN — их способность запоминать предыдущие входные данные из внутренней памяти. Каждый нейрон в слое имеет состояние, которое меняется со временем, позволяя сетям хранить информацию о предыдущих входах.
Нейросетевой подход для классификации событий отслеживаемых сверхширокополосным радаром
В данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 ". Моя работа основана на публикации " UWB-gestures, a public dataset of dynamic hand gestures acquired using impulse radar sensors
Deep Learning в иллюстрациях: Рекуррентные нейронные сети
Наглядное руководство по внутреннему устройству рекуррентных нейронных сетей и функции активации SoftmaxРад приветствовать вас в очередной части нашего иллюстрированного погружения в Deep Learning! Сегодня мы будем разбираться в рекуррентных нейронных сетях. Мы будем обсуждать уже хорошо знакомые нам понятия, такие как входы, выходы и функции активации, но с неожиданным сюжетным поворотом! И если это ваша первая остановка в этом увлекательном путешествии, то я настоятельно рекомендую вам сперва прочитать предыдущие статьи, особенно части 1
