Machine learning

רשת נוירונים רקורנטית דו-כיוונית

רשת נוירונים רקורנטית דו-כיוונית, שהוצגה על ידי שוסטר ופליוואל ב-1997, מעבדת רצף בכיוונים קדמי ואחורי כך שכל מיקום מקבל גישה להקשר הסובב אותו במלואו. עם תאי LSTM או GRU (BiLSTM/BiGRU) זו הגישה הסטנדרטית לזיהוי ישויות בעלות שם, תיוג רצפים וזיהוי דיבור.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Schuster, M. & Paliwal, K.K. (1997). Bidirectional Recurrent Neural Networks. IEEE Transactions on Signal Processing, 45(11), 2673–2681. DOI: 10.1109/78.650093
  2. Graves, A. & Schmidhuber, J. (2005). Framewise Phoneme Classification with Bidirectional LSTM Networks. IJCNN, 2047–2052. DOI: 10.1109/IJCNN.2005.1556215

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Bidirectional Recurrent Neural Network (BiLSTM / BiGRU). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateBidirectional RNN (Bidirectional Recurrent Neural Network (BiLSTM / BiGRU)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/bidirectional-rnn · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026