| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Сычёв, А. Ю. | - |
| dc.contributor.author | Стаселько, И. Д. | - |
| dc.contributor.author | Аниховский, М. А. | - |
| dc.date.accessioned | 2020-09-22T08:38:31Z | - |
| dc.date.available | 2020-09-22T08:38:31Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.citation | Сычёв, А. Ю. Рекуррентные нейронные сети / А. Ю. Сычёв, И. Д. Стаселько, М. А. Аниховский // Компьютерные системы и сети : сборник тезисов докладов 56-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, апрель-май 2020 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск : БГУИР, 2020. – С. 163–164. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/40068 | - |
| dc.description.abstract | К нейронным сетям с обратными связями относят рекуррентные нейронные сети. Рекуррентные нейронные сети показывают хорошие результаты во многих задачах связанных с классификацией последовательностей, например, распознание речи и подавление шума, более того сети имеют одни из лучших результатов на данный момент в некоторых задачах связанных с обработкой текста на естественном языке, например, в задаче классификации текста. Каждая цепочка вычисляет ошибку как суммарную девиацию по выходным сигналам сети. Если имеется набор образцов, ошибка вычисляется с учетом ошибок каждого отдельного образца. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | рекурентные нейронные сети | ru_RU |
| dc.title | Рекуррентные нейронные сети | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 56-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2020)
|
