Recurrent Neural Network
A Recurrent Neural Network (RNN) is a class of neural network designed to process sequential data by maintaining a hidden state that carries information across time steps. Introduced in its modern form by Rumelhart et al. (1986) and further shaped by Elman (1990), RNNs became the dominant architecture for sequence modelling in NLP, speech, and time-series analysis before the rise of attention-based models.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- Elman, J. L. (1990). Finding structure in time. Cognitive Science, 14(2), 179–211. · DOI 10.1207/s15516709cog1402_1
- Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533–536. · DOI 10.1038/323533a0
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.