Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài Mô hình chuỗi: Mạng Nơ ron hồi quy và đệ quy

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: WORD

Số trang: 71 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài Mô hình chuỗi: Mạng Nơ ron hồi quy và đệ quy

Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài Mô hình chuỗi: Mạng Nơ ron hồi quy và đệ quy

MỤC LỤC BÀNG CHÚ GIẢI VIẾT TẮT 1PHẨN 1. PHÀN CÕNG CÒNG VIỆC 2PHẦN 2 - CHƯƠNG 103SEQUENCE MODELING: RECURRENT AND RECURSIVE NETS 310.1.Unfolding Comput

Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài Mô hình chuỗi: Mạng Nơ ron hồi quy và đệ quy tational Graphs410.2.Recurrent Neural Networks710.2.1. Teacher Forcing and Network with Output Recurrent12(Giáo viên bâí buộc và mạng có tái xuất đầu

ra) 1210.2.2.Tính toán Gradient trong một Recurrent Neural Network 1410.2.3.Recurrent Networks as Directed Graphical Models 1610.2.4.Modeling Sequence Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài Mô hình chuỗi: Mạng Nơ ron hồi quy và đệ quy

s Conditioned on Context with RNNs 2010.3.Bidirectional RNNs (mạng noron hối quy 2 chiều)2410.4.Encoder-Decoder Sequence-to-Sequence Archiectures 2610

Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài Mô hình chuỗi: Mạng Nơ ron hồi quy và đệ quy

.5.Deep Reccurent Networks: Mạng hổi quy sâu2810.5.1.Computation: Sự tính toán 2810.5.2.Các kiẽu mạng RNNs sâu 2910.6.Recursive Neural Netwoks: Mạng n

MỤC LỤC BÀNG CHÚ GIẢI VIẾT TẮT 1PHẨN 1. PHÀN CÕNG CÒNG VIỆC 2PHẦN 2 - CHƯƠNG 103SEQUENCE MODELING: RECURRENT AND RECURSIVE NETS 310.1.Unfolding Comput

Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài Mô hình chuỗi: Mạng Nơ ron hồi quy và đệ quy hụ thuộc xa3310.7.1.Giới thiệu 3310.7.2.Các hàm thành phân trong RNNs 3310.7.3.Trường hợp vô hướng và giãi pháp khã thi 3510.7.4.Vanishing and Explodi

ng Gradient Problem 3510.8.Echo state networks.36Phương pháp ESN 36210.9.Leaky units and other strategies for multiple time scales. 3910.9.1.Adding Sk Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài Mô hình chuỗi: Mạng Nơ ron hồi quy và đệ quy

ip Connections through Time 3910.9.2.Leaky units and a spectrum of different time scales. 3910.9.3.Removing connections. 4010.10.The long short-term m

Tiểu luận Khai phá dữ liệu: Đề tài Mô hình chuỗi: Mạng Nơ ron hồi quy và đệ quy

emory and other gated RNNs. 4010.10.1.Long short-term memoiy. 4110.10.2.Other gated RNNs 4210.11.Optimization for Long-Term Dependencies43

MỤC LỤC BÀNG CHÚ GIẢI VIẾT TẮT 1PHẨN 1. PHÀN CÕNG CÒNG VIỆC 2PHẦN 2 - CHƯƠNG 103SEQUENCE MODELING: RECURRENT AND RECURSIVE NETS 310.1.Unfolding Comput