Bidirectional RNN
En Bidirectional RNN, introduceret af Schuster og Paliwal i 1997, behandler en sekvens i både fremadgående og bagudgående retning, så hver position har adgang til sin fulde omgivende kontekst. Med LSTM- eller GRU-celler (BiLSTM/BiGRU) er det standardtilgangen til navngiven enhedsgenkendelse, sekvensmærkning og talegenkendelse.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Schuster, M. & Paliwal, K.K. (1997). Bidirectional Recurrent Neural Networks. IEEE Transactions on Signal Processing, 45(11), 2673–2681. DOI: 10.1109/78.650093 ↗
- Graves, A. & Schmidhuber, J. (2005). Framewise Phoneme Classification with Bidirectional LSTM Networks. IJCNN, 2047–2052. DOI: 10.1109/IJCNN.2005.1556215 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Bidirectional Recurrent Neural Network (BiLSTM / BiGRU). ScholarGate. https://scholargate.app/da/deep-learning/bidirectional-rnn
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- OpmærksomhedsmekanismeDyb læring↔ compare
- Random ForestMaskinlæring↔ compare
- Multi-Head Self-AttentionDyb læring↔ compare
- Sekvens-til-sekvens-modelDyb læring↔ compare
- XGBoostMaskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →