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リカレント ニューラル ネットワーク: シンプルなアーキテクチャからゲート付きアーキテクチャまでの基礎と応用
By Fouad Sabry
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リカレント ニューラル ネットワークとは
リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) として知られるクラスに属する人工ニューラル ネットワークは、ノード間の接続を形成できるネットワークです。 サイクル。 これにより、一部のノードの出力が、まったく同じノードへの後続の入力に影響を与えることができます。 このため、時間的に動的な動作を表示できます。 RNN はフィードフォワード ニューラル ネットワークの子孫であり、内部状態 (メモリ) を使用してさまざまな長さの入力シーケンスを処理する機能を備えています。 このため、音声認識やセグメント化されていない接続された手書き認識などのアプリケーションに適しています。 理論的には、リカレント ニューラル ネットワークは、任意のアルゴリズムを実行し、任意の入力シーケンスを解釈できるため、チューリング完全であると考えられています。
メリット
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: リカレント ニューラル ネットワーク
第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
第 3 章: バックプロパゲーション
第 4 章: 長短期記憶
第 5 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
第 6 章: 深層学習
第 7 章: 勾配消失問題
第 8 章: 双方向リカレント ニューラル ネットワーク
第 9 章: ゲートリカレント ユニット
第 10 章: アテンション (機械学習)
(II) リカレント ニューラル ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
(III) 多くの分野でのリカレント ニューラル ネットワークの使用例の実例。
本書の対象者
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のリカレント ニューラル ネットワークに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
人工知能とは何かシリーズ
人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。
人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
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