リカレント ニューラル ネットワークとは

リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) として知られるクラスに属する人工ニューラル ネットワークは、ノード間の接続を形成できるネットワークです。 サイクル。 これにより、一部のノードの出力が、まったく同じノードへの後続の入力に影響を与えることができます。 このため、時間的に動的な動作を表示できます。 RNN はフィードフォワード ニューラル ネットワークの子孫であり、内部状態 (メモリ) を使用してさまざまな長さの入力シーケンスを処理する機能を備えています。 このため、音声認識やセグメント化されていない接続された手書き認識などのアプリケーションに適しています。 理論的には、リカレント ニューラル ネットワークは、任意のアルゴリズムを実行し、任意の入力シーケンスを解釈できるため、チューリング完全であると考えられています。

メリット

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: リカレント ニューラル ネットワーク

第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク

第 3 章: バックプロパゲーション

第 4 章: 長短期記憶

第 5 章: 人工ニューラル ネットワークの種類

第 6 章: 深層学習

第 7 章: 勾配消失問題

第 8 章: 双方向リカレント ニューラル ネットワーク

第 9 章: ゲートリカレント ユニット

第 10 章: アテンション (機械学習)

(II) リカレント ニューラル ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でのリカレント ニューラル ネットワークの使用例の実例。

本書の対象者

専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のリカレント ニューラル ネットワークに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。

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