ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำสองทิศทาง×Gated Recurrent Unit (GRU)×แบบจำลองลำดับต่อลำดับ×
สาขาวิชาการเรียนรู้เชิงลึกการเรียนรู้เชิงลึกการเรียนรู้เชิงลึก
ตระกูลMachine learningMachine learningMachine learning
ปีกำเนิด199720142014
ผู้ริเริ่มSchuster, M. & Paliwal, K.K.Cho, K. et al.Sutskever, I.; Cho, K.
ประเภทRecurrent neural network (sequence model)Gated recurrent neural network unitEncoder-decoder neural network (deep learning)
แหล่งต้นตำรับSchuster, M. & Paliwal, K.K. (1997). Bidirectional Recurrent Neural Networks. IEEE Transactions on Signal Processing, 45(11), 2673–2681. DOI ↗Cho, K. et al. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation. EMNLP. link ↗Sutskever, I., Vinyals, O. & Le, Q. V. (2014). Sequence to Sequence Learning with Neural Networks. NeurIPS. link ↗
ชื่อเรียกอื่นÇift Yönlü RNN / BiLSTM / BiGRU, bidirectional recurrent neural network, BiLSTM, BiGRUKapılı Tekrarlayan Birim (GRU), gated recurrent unit, gated recurrent networkDizi-Dizi Modeli (Seq2Seq — Encoder-Decoder), encoder-decoder model, seq2seq, sequence to sequence learning
ที่เกี่ยวข้อง555
สรุปA Bidirectional RNN, introduced by Schuster and Paliwal in 1997, processes a sequence in both forward and backward directions so that every position has access to its full surrounding context. With LSTM or GRU cells (BiLSTM/BiGRU) it is the standard approach for named-entity recognition, sequence labelling, and speech recognition.The Gated Recurrent Unit (GRU) is a gated recurrent neural network cell introduced by Cho and colleagues in 2014 that captures long-range dependencies in sequential data using update and reset gates, achieving performance comparable to LSTM with fewer parameters.The sequence-to-sequence (Seq2Seq) model, introduced by Sutskever, Vinyals and Le and by Cho and colleagues in 2014, is an encoder-decoder neural network that maps a variable-length input sequence to a variable-length output sequence. It is the foundation of machine translation, text summarization, dialogue systems and code generation.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Bidirectional RNN · GRU · Sequence-to-Sequence Model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare