Tài liệu Thư viện số
- Khoa học cơ bản (78)
- Kinh tế vận tải (215)
- Lý luận chính trị (177)
- Luật (340)
- CN Kỹ thuật Giao thông (109)
- CN KT Công trình xây dựng (282)
- CN Kỹ thuật Ô tô (108)
- CN Kỹ thuật Cơ khí (360)
- CN Kỹ thuật Cơ điện tử (150)
- Công nghệ thông tin (375)
- Hệ thống thông tin (16)
- Mạng máy tính & TT dữ liệu (184)
- CNKT Điện tử - viễn thông (209)
- Logistics - QL chuỗi cung ứng (153)
- Thương mại điện tử (213)
- Kế toán (186)
- Kinh tế xây dựng (13)
- Quản trị kinh doanh (178)
- Tài chính - Ngân hàng (210)
- Khai thác vận tải (18)
- CN Kỹ thuật môi trường (214)
- Kỹ năng mềm (13)
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (344720)
- Kinh Doanh Marketing (65512)
- Kinh Tế - Quản Lý (48934)
- Tài Chính - Ngân Hàng (55898)
- Công Nghệ Thông Tin (142209)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47066)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (134345)
- Khoa Học Tự Nhiên (107174)
- Khoa Học Xã Hội (82451)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54408)
- Y Tế - Sức Khoẻ (173915)
- Nông - Lâm - Ngư (62504)
- Kỹ Năng Mềm (29016)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27610)
- Giải Trí - Thư Giãn (51994)
- Văn Bản Luật (198854)
- Tài Liệu Phổ Thông (402015)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
Mạng Nơ-ron hồi quy
RNN có khả năng nhớ các thông tin được tính toán trước. Gần đây, mạng LSTM đang được chú ý và sử dụng khá phổ biến. Về cơ bản mô hình của LSTM không khác mô hình truyền thống của RNN, nhưng chúng sử dụng hàm tính toán khác ở các trạng thái ẩn. Vì vậy mà ta có thể truy xuất được quan hệ của các từ phụ thuộc xa nhau rất hiệu quả. Việc ứng dụng LSTM sẽ được giới thiệu ở bài báo sau. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài viết!
Từ khóa: Mạng Nơ-ron hồi quy, Recurrent Neural Networks, Sequential data, Mạng nơ-ron truyền thống, Mạng LSTM
6 p tvs_utt 22/04/2024 3 0
Phát triển bởi Thư viện số
