Рекурентна неуронска мрежа
Рекурентна неуронска мрежа (RNN) је класа неуронских мрежа дизајнирана за обраду секвенцијалних података одржавањем скривеног стања које преноси информације кроз временске кораке. Уведене у свом модерном облику од стране Rumelhart et al. (1986) и даље обликоване од стране Elman (1990), RNN су постале доминантна архитектура за моделирање секвенци у NLP, говору и анализи временских серија пре појаве модела заснованих на пажњи.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Recurrent Neural Network (RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/deep-learning/recurrent-neural-network
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.
- BERT-based ClassificationDuboko učenje↔ compare
- Gated Recurrent Unit (GRU)Duboko učenje↔ compare
- Long Short-Term Memory (LSTM)Duboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →