Рекуррентные нейронные сети позволяют изучать долгосрочные зависимости такие, как:
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина направлена на изучение ключевых принципов и методов, применяемых в современной практике. В рамках курса рассматриваются теоретические основы, а также их практическое применение для решения актуальных задач. Особое внимание уделяется развитию аналитических навыков и умению работать с информацией. Программа включает как лекционные занятия, так и практические работы, позволяющие закрепить полученные знания. Дисциплина способствует формированию профессиональных компетенций, необходимых для дальнейшей деятельности в данной области.
Варианты ответа:
- LSTM (сети долгой краткосрочной памяти) и GRU (Управляемые рекуррентные блоки)
- RNN (Recurrent neural) и CNN (Свёрточная нейронная сеть)
- GRU (Управляемые рекуррентные блоки) и CNN (Свёрточная нейронная сеть)
- LSTM (сети долгой краткосрочной памяти) и RNN (Recurrent neural)
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какую информацию LSTM (сети долгой краткосрочной памяти) и GRU (Управляемые рекуррентные блоки) могут добавить или удалить в скрытое состояние …
- Новая архитектура для работы с последовательностями – Transformer базируется на …
- Векторы … добавляются в эмбеддинги всех слов предложения
- Аудио — это … последовательность