Newly Launched - AI Presentation Maker

close
category-banner

Varianten der Architekturen wiederkehrender neuronaler Netze – Schulungs-Ppt

Rating:
100%

You must be logged in to download this presentation.

Favourites Favourites
Impress your
audience
100%
Editable
Save Hours
of Time

Merkmale dieser PowerPoint-Präsentationsfolien :

Präsentation von Varianten rekurrenter neuronaler Netzarchitekturen. Diese Folien werden zu 100 Prozent in PowerPoint erstellt und sind mit allen Bildschirmtypen und Monitoren kompatibel. Sie unterstützen auch Google Slides. Premium-Kundensupport verfügbar. Geeignet für den Einsatz durch Manager, Mitarbeiter und Organisationen. Diese Folien sind leicht anpassbar. Sie können Farbe, Text, Symbol und Schriftgröße entsprechend Ihren Anforderungen bearbeiten.

People who downloaded this PowerPoint presentation also viewed the following :

Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation

Folie 1

Diese Folie zeigt drei Varianten von Architekturen wiederkehrender neuronaler Netze. Dazu gehören bidirektionale wiederkehrende neuronale Netze, langes Kurzzeitgedächtnis und Gated Recurrent Units.

Folie 2

Auf dieser Folie geht es um das bidirektionale rekurrente neuronale Netzwerk als Architektur. Bidirektionale RNNs ziehen zukünftige Daten ein, um die Genauigkeit zu erhöhen, während unidirektionale RNNs nur auf frühere Eingaben zurückgreifen können, um Vorhersagen über den aktuellen Zustand zu erstellen.

Folie 3

Diese Folie bietet Informationen über das Langzeit-Kurzzeitgedächtnis als Architektur. LSTM ist ein bekanntes RNN-Design, das von Sepp Hochreiter und Jürgen Schmidhuber entwickelt wurde, um das Problem des verschwindenden Gradienten anzugehen.

Hinweise des Kursleiters: In den tiefen Schichten des neuronalen Netzwerks verfügen LSTMs über „Zellen“, die über drei Tore verfügen: Eingangstor, Ausgangstor und Vergessenstor. Diese Tore regulieren den Datenfluss, der zur Vorhersage der Netzwerkleistung erforderlich ist.

Folie 4

Auf dieser Folie geht es um Gated Recurrent Units als Architektur. Diese RNN-Version ähnelt LSTMs, da sie auch das Problem des Kurzzeitgedächtnisses von RNN-Modellen löst. Es verwendet versteckte Zustände anstelle von „Zellenzuständen“, um Informationen zu steuern, und statt drei Gatter verfügt es nur über zwei – ein Reset-Gate und ein Update-Gate.

Ratings and Reviews

100% of 100
Write a review
Most Relevant Reviews

2 Item(s)

per page:
  1. 100%

    by Wilson Cooper

    SlideTeam, Please don’t stop sharing discount coupons! I love your occasional discounts and tend to buy your products around that corner.
  2. 100%

    by Davies Rivera

    Extremely professional slides with attractive designs. I especially appreciate how easily they can be modified and come in different colors, shapes, and sizes!

2 Item(s)

per page: