Recurrent Neural Network - Historique des versions

Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de Réseau de neurones récurrents en Réseau récurrent

2024-02-16T21:47:40Z

Destination de redirection modifiée de Réseau de neurones récurrents en Réseau récurrent

← Version précédente		Version du 16 février 2024 à 17:47
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	#REDIRECTION [[Réseau ~~de neurones récurrents~~]]		#REDIRECTION [[Réseau récurrent]]

	[[Catégorie:ENGLISH]]		[[Catégorie:ENGLISH]]

Pitpitt le 25 septembre 2019 à 21:24

2019-09-25T21:24:54Z

← Version précédente		Version du 25 septembre 2019 à 17:24
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	#REDIRECTION [[Réseau de neurones récurrents]]		#REDIRECTION [[Réseau de neurones récurrents]]

			[[Catégorie:ENGLISH]]

Pitpitt : Destination de redirection modifiée de Réseau de neurones récurrent en Réseau de neurones récurrents

2019-09-22T01:37:51Z

Destination de redirection modifiée de Réseau de neurones récurrent en Réseau de neurones récurrents

← Version précédente		Version du 21 septembre 2019 à 21:37
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	#REDIRECTION [[ Réseau de neurones ~~récurrent~~ ]]		#REDIRECTION [[Réseau de neurones récurrents]]

Pitpitt : Page redirigée vers Réseau de neurones récurrent

2018-05-07T00:23:32Z

Page redirigée vers Réseau de neurones récurrent

← Version précédente		Version du 6 mai 2018 à 20:23
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	~~== Domaine ==~~		#REDIRECTION [[ Réseau de neurones récurrent ]]
	[[~~Category:Vocabulary]]~~ ~~Vocabulary~~
	~~[[Catégorie:Apprentissage profond~~]] ~~Apprentissage profond~~

	~~== Définition ==~~





	~~== Termes privilégiés ==~~





	~~== Anglais ==~~




	~~'''Recurrent Neural Network (RNN)'''~~

	A RNN models sequential interactions through a hidden state, or memory. It can take up to N inputs and produce up to N outputs. For example, an input sequence may be a sentence with the outputs being the part-of-speech tag for each word (N-to-N). An input could be a sentence, and the output a sentiment classification of the sentence (N-to-1). An input could be a single image, and the output could be a sequence of words corresponding to the description of an image (1-to-N). At each time step, an RNN calculates a new hidden state (“memory”) based on the current input and the previous hidden state. The “recurrent” stems from the facts that at each step the same parameters are used and the network performs the same calculations based on different inputs.
	~~• Understanding LSTM Networks~~
	~~• Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs~~

Pitpitt le 27 février 2018 à 01:31

2018-02-27T01:31:38Z

← Version précédente		Version du 26 février 2018 à 21:31
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	== Domaine ==		== Domaine ==
	[[~~catégorie~~:~~Démo~~]] ~~Catégorie Démo~~		[[Category:Vocabulary]] Vocabulary
	[[Catégorie:Apprentissage profond]] Apprentissage profond		[[Catégorie:Apprentissage profond]] Apprentissage profond

Pitpitt : Page créée avec « == Domaine == catégorie:Démo Catégorie Démo Catégorie:Apprentissage profond Apprentissage profond == Définition == == Termes privilégiés ==... »

2018-02-27T00:40:43Z

Page créée avec « == Domaine == catégorie:Démo Catégorie Démo Catégorie:Apprentissage profond Apprentissage profond == Définition == == Termes privilégiés ==... »

Nouvelle page

== Domaine ==
[[catégorie:Démo]] Catégorie Démo
[[Catégorie:Apprentissage profond]] Apprentissage profond

== Définition ==

== Termes privilégiés ==

== Anglais ==

'''Recurrent Neural Network (RNN)'''

A RNN models sequential interactions through a hidden state, or memory. It can take up to N inputs and produce up to N outputs. For example, an input sequence may be a sentence with the outputs being the part-of-speech tag for each word (N-to-N). An input could be a sentence, and the output a sentiment classification of the sentence (N-to-1). An input could be a single image, and the output could be a sequence of words corresponding to the description of an image (1-to-N). At each time step, an RNN calculates a new hidden state (“memory”) based on the current input and the previous hidden state. The “recurrent” stems from the facts that at each step the same parameters are used and the network performs the same calculations based on different inputs.
• Understanding LSTM Networks
• Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs

Recurrent Neural Network - Historique des versions

Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de Réseau de neurones récurrents en Réseau récurrent

Pitpitt le 25 septembre 2019 à 21:24

Pitpitt : Destination de redirection modifiée de Réseau de neurones récurrent en Réseau de neurones récurrents

Pitpitt : Page redirigée vers Réseau de neurones récurrent

Pitpitt le 27 février 2018 à 01:31

Pitpitt : Page créée avec « == Domaine == catégorie:Démo Catégorie Démo Catégorie:Apprentissage profond Apprentissage profond == Définition == == Termes privilégiés ==... »

Claude COULOMBE : Destination de redirection modifiée de Réseau de neurones récurrents en Réseau récurrent

Pitpitt : Destination de redirection modifiée de Réseau de neurones récurrent en Réseau de neurones récurrents

Pitpitt : Page redirigée vers Réseau de neurones récurrent

Pitpitt : Page créée avec « == Domaine == catégorie:Démo Catégorie Démo Catégorie:Apprentissage profond Apprentissage profond == Définition == == Termes privilégiés ==... »