Как работает рекуррентная нейронная сеть для прогнозирования символов
Похожие видео
Рекуррентные нейронные сети (RNN) являются мощным инструментом в области искусственного интеллекта и машинного обучения. В этом видео мы рассмотрим, как рекуррентная нейронная сеть прогнозирует символы, используя языковую модель.
RNN - это тип нейронной сети, который обрабатывает последовательности данных, сохраняя информацию о предыдущих состояниях. Одним из применений RNN является генерация текста, где сеть обучается предсказывать следующий символ на основе предыдущих.
В видео мы разберемся с основными компонентами RNN, такими как скрытые состояния и ячейки памяти. Узнаем, как происходит передача информации от одного временного шага к другому и как сеть обучается на примере текстового корпуса.
Затем мы рассмотрим алгоритм обратного распространения ошибки, который позволяет обновлять веса сети и улучшать ее предсказательные способности. Узнаем, как выбрать подходящую функцию потерь и оптимизатор для обучения RNN.
В конце видео мы рассмотрим пример прогнозирования символов с помощью рекуррентной нейронной сети на языке Python. Вы увидите, как создать и обучить модель, а затем использовать ее для генерации нового текста.
Если вы интересуетесь искусственным интеллектом, машинным обучением и нейросетями, то это видео станет отличным введением в работу рекуррентных нейронных сетей и их применение для прогнозирования символов.
Twitter
Facebook
Vk
Ok
Mailru
Telegram
Whatsapp