Bidirectional RNN
Bidirectionalni rekurentni neuralni mrežni model (Bidirectional RNN), koji su predstavili Schuster i Paliwal 1997. godine, obrađuje sekvencu u oba smera, napred i unazad, tako da svaka pozicija ima pristup punom kontekstu okoline. Sa LSTM ili GRU ćelijama (BiLSTM/BiGRU) predstavlja standardni pristup za prepoznavanje imenovanih entiteta, označavanje sekvenci i prepoznavanje govora.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Bidirectional Recurrent Neural Network (BiLSTM / BiGRU). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Mehanizam pažnjeDuboko učenje↔ compare
- Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
- Višeglava sopstvena pažnjaDuboko učenje↔ compare
- Model sekvenca-na-sekvencuDuboko učenje↔ compare
- XGBoostMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →