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上週跟大家分享過CNN,
今天來認識一下RNN吧!
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RNN,又稱為遞歸神經網路。
它是一個擁有 LSTM 活性資料記憶體的神經網路,
可用於一系列資料以猜測接下來會發生的內容。
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舉例來說,
像你現在在閱讀時,
不會細細觀看所讀的每一個字詞,
而是會結合前面所看到的詞彙來理解意義,
這可以說明,人類的思考具備「連續性」。
而傳統的神經網路做不到這件事,
但RNN卻是可以做到的。
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RNN 應用於解決這類問題:
語音識別、語言建模、機器翻譯、為圖像取標題…等,
不僅帶來成功,
且它的應用領域還不斷擴展。
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RNN完整認識👇
https://blog.tibame.com/?p=19075
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#每日5分鐘快速添補ai知識與技能
深度學習創造出各種模型,
但會納悶DNN、CNN、RNN這幾個網路有何不同?
作用、差別為何、彼此之間的關係?
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大部分神經網路,可以用深度和連接結構來定義
也可分為有監督、無監督、半監督學習的神經網路
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將介紹4種類型神經網路
1、類神經網路ANN 和 深度神經網路DNN
2、循環神經網路RNN 和 遞歸神經網路RNN
3、卷積神經網路CNN
4、生成式對抗網路GAN
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觀看全文👇
https://blog.tibame.com/?p=19032
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#林澤佑老師│三種不可不知的自然語言處理模型
自然語言處理 (NLP) 是個很有趣的領域,其應用領域之廣,要一一細數可能非常困難。
從基於 RNN(遞歸神經網路) 的 Encoder-Decoder (NLP裡的模型框架)的架構,到引入注意力機制 (attention mechanism) 的發展,模型的演化可以說是非常精彩。
Google 在 2017 發表的 一文中,提出了被稱為變形金剛 (Transformer) ,其大量基於矩陣運算的重新定義了注意力機制。 Transformer 其特殊的架構,不僅打破許多資料集上的紀錄,也同時刷新了我們的想像力上限,Transformer 近期更作為 NLP 的標準模型架構被大量使用中,可謂是不可不知的 NLP 模型之一。
這篇文章將會討論近年來非常熱門的 ELMO、BERT 與 GPT-2 模型,讓大家能夠更快速理解這些近代熱門的 NLP 模型。
#跟著林老師一起學AI
◎課程主題:深度學習菜鳥救星-讓你一次學會AI深度學習
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