Рекуррентные нейронные сети

Deep Learning Chapter 16 part 1: Natural Language Processingwith RNNs and Attention | Dr AI AcademyПодробнее

Applications of Gated Recurrent Unit (GRU) Networks | AIML End-to-End Session 158Подробнее

The Paper that changed everything! The Science Behind ChatGPT Fully ExplainedПодробнее

E03-Unpacking time-series forecasting and LSTMsПодробнее

Como o ALGORITMO Long Short-Term Memory (LSTM) funciona? | Fundamentos do Deep Learning #1Подробнее

Recurrent Neural Networks, GRU, LSTM, Bidirectional RNN ve Deep RNN Nedir?Подробнее

Gated Recurrent Unit (GRU) Simplified | AIML End-to-End Session 156Подробнее

Gating Mechanisms In GRU AIML End to End Session 157Подробнее

why ai neural networks will change trading forever and how to build yours in minutes!Подробнее

#45. Двунаправленные RNN в PyTorch. Сентимент-анализ фраз | Нейросети на PyTorchПодробнее

Лекция 4: Рекуррентные нейронные сети. Межфакультетский курс для всех студентов МГУПодробнее

Лекция 6: Трансформеры. Часть вторая. Межфакультетский курс для всех студентов МГУПодробнее

#39. Введение в рекуррентные нейронные сети | Нейросети на PyTorchПодробнее

#40. Класс nn.RNN рекуррентного слоя | Нейросети на PyTorchПодробнее

+/-10 минут. Как работают нейронные сети?Подробнее

#43. Прогноз слов рекуррентной нейронной сетью | Нейросети на PyTorchПодробнее

Лекция 5: Трансформеры. Часть первая. Межфакультетский курс для всех студентов МГУПодробнее

Горохов О.Е. - Введение в глубокое обучение - 7. Рекуррентные нейронные сети (RNN)Подробнее

#41. Рекуррентная сеть для прогноза символов | Нейросети на PyTorchПодробнее

#44. Функции активации в RNN. Двунаправленные (bidirectional) RNN-слои | Нейросети на PyTorchПодробнее