University · Artificial Intelligence · Deep Learning
Recurrent Neural Networks and Sequence Modelling
4 Abschnitte
Recurrent Neural Networks (RNNs) for sequential data, vanishing and exploding gradients, Long Short-Term Memory (LSTM) cells, Gated Recurrent Units (GRUs), bidirectional RNNs, sequence-to-sequence models, and applications in language modelling and time-series forecasting.
Inhaltsübersicht
- Recurrent Neural Networks: Motivation and Architecture
- Vanishing and Exploding Gradients in Deep Recurrent Networks
- Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRU)
- Sequence-to-Sequence Models and Language Modelling Applications
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