Сайт использует сервис веб-аналитики Яндекс Метрика с помощью технологии «cookie». Пользуясь сайтом, вы даете согласие на использование данной технологии.

Политика конфиденциальности | Согласие на обработку персональных данных

G
enby!

#44. Функции активации в RNN. Двунаправленные (bidirectional) RNN-слои | Нейросети на PyTorch

Практический курс по НС: https://stepik.org/a/227582
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/nn_pytorch
PyTorch: https://pytorch.org/tutorials/
Преимущество функции активации tanh (гиперболический тангенс) перед другими известными в рекуррентных слоях. Принцип работы двунаправленного (bidirectional) рекуррентного слоя.

Смотрите также


картинка: #45. Двунаправленные RNN в PyTorch. Сентимент-анализ фраз | Нейросети на PyTorch
картинка: Как НА САМОМ ДЕЛЕ работает нейросеть?
картинка: Функции активаций нейрона | Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU, ELU | Neural Networks (NN) | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 4
картинка: Тестовый вопрос, на который все ответили неверно [Veritasium]
картинка: (Не)надежные генераторы случайных чисел в С++
картинка: Самая Сложная Задача В Истории Самой Сложной Олимпиады
картинка: Лекция. Рекуррентная нейронная сеть
картинка: Зачем они нужны в ML? Собственные значения и собственные векторы
картинка: Я Построил Рогатку Более Мощную, чем Пистолет
картинка: 🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)
картинка: Дефицит, очереди на АЗС и повышение цен. Что происходит с бензином?

© 2006 — 2025 «GENBY!»