Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Назовите основную особенность рекуррентных нейронных сетей

Рекуррентные нейросети применяют для обработки последовательностей. Почему же они подходят под эту задачу?

В обычные нейросети на вход подаётся один объект A, который затем проходит через всю сетку и преобразуется в некий выход. Нейронной сети совершенно неважно, какие объекты вы подавали до A. Они никак не повлияют на выход. В последовательностях же нередко оказывается важна информация от предыдущих объектов.

Рекуррентная нейросеть использует историю подачи объектов для создания выходов. С точки зрения математики тут идея такая: мы будем подавать на вход сети уже два объекта — объект A и некоторое выходное значение, возникшее при обработке предыдущего объекта. Именно оно выступает в качестве «ячейки» памяти, позволяя модели учитывать информацию из предыдущих шагов.

#глубокое_обучение

👍11

www.tgoop.com/ds_interview_lib/397

1.09K viewsMay 25, 2024 at 12:00

Назовите основную особенность рекуррентных нейронных сетей

Рекуррентные нейросети применяют для обработки последовательностей. Почему же они подходят под эту задачу?

В обычные нейросети на вход подаётся один объект A, который затем проходит через всю сетку и преобразуется в некий выход. Нейронной сети совершенно неважно, какие объекты вы подавали до A. Они никак не повлияют на выход. В последовательностях же нередко оказывается важна информация от предыдущих объектов.

Рекуррентная нейросеть использует историю подачи объектов для создания выходов. С точки зрения математики тут идея такая: мы будем подавать на вход сети уже два объекта — объект A и некоторое выходное значение, возникшее при обработке предыдущего объекта. Именно оно выступает в качестве «ячейки» памяти, позволяя модели учитывать информацию из предыдущих шагов.

#глубокое_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований