Gated Recurrent Unit (GRU)

Autor: Roger Morrison
Datum Vytvoření: 27 Září 2021
Datum Aktualizace: 19 Červen 2024
Anonim
Simple Explanation of GRU (Gated Recurrent Units) | Deep Learning Tutorial 37 (Tensorflow & Python)
Video: Simple Explanation of GRU (Gated Recurrent Units) | Deep Learning Tutorial 37 (Tensorflow & Python)

Obsah

Definice - Co znamená Gated Recurrent Unit (GRU)?

Vratná rekurentní jednotka (GRU) je součástí specifického modelu rekurentní neuronové sítě, která má v úmyslu používat připojení prostřednictvím posloupnosti uzlů k provádění úkolů strojového učení spojených s pamětí a shlukování, například při rozpoznávání řeči.Gates recurrent units pomáhají upravit vstupní váhy neuronové sítě tak, aby vyřešily problém mizejícího gradientu, což je běžný problém s recidivujícími neuronovými sítěmi.


Úvod do Microsoft Azure a Microsoft Cloud | V této příručce se dozvíte, o čem cloud computing je a jak vám může Microsoft Azure pomoci migrovat a řídit podnikání z cloudu.

Techopedia vysvětluje Gated Recurrent Unit (GRU)

Jako upřesnění obecné struktury opakujících se neuronových sítí mají gates recidivující jednotky tzv. Aktualizační bránu a resetovací bránu. Použitím těchto dvou vektorů model zpřesňuje výstupy řízením toku informací skrz model. Stejně jako jiné typy opakujících se síťových modelů, i modely s hradlovanými rekurentními jednotkami si mohou uchovat informace po určitou dobu - proto jedním z nejjednodušších způsobů, jak tyto typy technologií popsat, je, že se jedná o typ neuronové sítě zaměřený na paměť . Naproti tomu jiné typy neuronových sítí bez hradlových opakujících se jednotek často nemají schopnost uchovávat informace.


Kromě rozpoznávání řeči mohou být pro výzkum lidského genomu, analýzy rukopisu a mnohem více použity modely neuronových sítí využívající hradlové opakující se jednotky. Některé z těchto inovativních sítí se používají při analýze akciového trhu a při práci vlády. Mnoho z nich využívá simulovanou schopnost strojů zapamatovat si informace.