TAILIEUCHUNG - Mạng Nơ-ron hồi quy

RNN có khả năng nhớ các thông tin được tính toán trước. Gần đây, mạng LSTM đang được chú ý và sử dụng khá phổ biến. Về cơ bản mô hình của LSTM không khác mô hình truyền thống của RNN, nhưng chúng sử dụng hàm tính toán khác ở các trạng thái ẩn. Vì vậy mà ta có thể truy xuất được quan hệ của các từ phụ thuộc xa nhau rất hiệu quả. Việc ứng dụng LSTM sẽ được giới thiệu ở bài báo sau. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài viết! | MẠNG NƠ-RON HỒI QUY Bùi Quốc Khánh Trường Đại học Hà Nội Tóm tắt Ý tưởng chính của mạng hồi quy Recurrent Neural Network là sử dụng chuỗi các thông tin. Trong các mạng nơ-ron truyền thống tất cả các đầu vào và cả đầu ra là độc lập với nhau. Tức là chúng không liên kết thành chuỗi với nhau. Nhưng các mô hình này không phù hợp trong rất nhiều bài toán. RNN được gọi là hồi quy Recurrent bởi lẽ chúng thực hiện cùng một tác vụ cho tất cả các phần tử của một chuỗi với đầu ra phụ thuộc vào cả các phép tính trước đó. Nói cách khác RNN có khả năng nhớ các thông tin được tính toán trước. Gần đây mạng LSTM đang được chú ý và sử dụng khá phổ biến. Về cơ bản mô hình của LSTM không khác mô hình truyền thống của RNN nhưng chúng sử dụng hàm tính toán khác ở các trạng thái ẩn. Vì vậy mà ta có thể truy xuất được quan hệ của các từ phụ thuộc xa nhau rất hiệu quả. Việc ứng dụng LSTM sẽ được giới thiệu ở bài báo sau. Từ khóa Neural Networks Recurrent Neural Networks Sequential Data. Abstract One major assumption for Neural Networks NNs and in fact many other machine learning models is the independence among data samples. However this assumption does not hold for data which is sequential in nature. One mechanism to account for sequential dependency is to concatenate a fixed number of consecutive data samples together and treat them as one data point like moving a fixed size sliding window over data stream. Recurrent Neural Networks RNNs process the input sequence one element at a time and maintain a hidden state vector which acts as a memory for past information. They learn to selectively retain relevant information allowing them to capture dependencies across several time steps which allows them to utilize both current input and past information while making future predictions. Keywords Neural Networks Recurrent Neural Networks Sequential Data. RECURRENT NEURAL NETWORK I. MOTIVATION FOR RECURRENT NEURAL NETWORKS Before studying RNNs it would be worthwhile to understand why there is a

• Quản trị mạng
• Mạng Nơ ron hồi quy
• Recurrent Neural Networks
• Sequential data
• Mạng nơ ron truyền thống
• Mạng LSTM
• Mạng nơron hồi quy
• Mạng nơron Hopfield
• Mạng nơron BAM
• Các mạng nơron Hopfield
• Cấu trúc của mạng Hopfield
• Nhận dạng hệ số lực nâng
• Góc tấn công
• Thiết bị bay bằng mạng nơron
• Mạng nơron hồi quy phi tuyến
• Hệ thống phi tuyến
• Mạng nơ ron
• Mạng hồi quy
• Cấu trúc mạng noron
• nơron sinh học
• Mô hình nơron
• Phương pháp lọc Kalman
• Công nghệ hóa
• Phương pháp trắc quang
• Mạng nơron đa lớp
• Hóa lý
• Mạng nơron
• Phân tích quy hồi
• Mạng nơron hồi quy thời gian liên tục
• Hệ thống động học phi tuyến
• Hệ thống xử lý nước thải
• Xử lí nước thải
• Mô hình CTRNN
• thủ thuật mạng
• thiết bị mạng
• mạng máy tính
• tài liệu nơron
• mạng truyền thẳng
• bệnh nhân ung thư vú
• báo cáo khoa học
• nghiên cứu y học
• tài liệu y học
• chăm sóc sức khỏe
• Dự đoán dữ liệu dạng chuỗi
• Mạng thần kinh LSTM
• Artificial Neural Networks (ANN)
• Long Short Term Memory (LSTM)
• Hàm tính sai số RMSE
• Hệ thống HVAC
• Hệ thống kiểm soát nhiệt độ
• Mô hình mạng LSTM
• Mạng nơron nhân tạo
• Phương pháp Monte Carlo
• Trí tuệ nhân tạo
• Mạng nơ ron LSTM
• Vận hành cống an toàn
• Dự báo mực nước
• Phát hiện DGA botnet
• Phát hiện tấn công mạng
• An ninh mạng
• Phương pháp cải tiến LSTM
• Long Short Term Memory
• Dự báo mực nước sông
• Mô hình mạng nơ ron LSTM
• Điều hành hệ thống thủy lợi
• Phòng chống thiên tai
• Mô hình LSTM
• Mực nước Dự báo mực nước trạm Quang Phục
• Dự báo mực nước tại trạm Cửa Cấm
• Quy hoạch thủy lợi chống ngập úng
• Recurrent Neural Network (RNN)
• Convolution Neural Network (CNN)
• Traditional neural networks
• Mạng hồi quy LSTM
• LSTM model
• Ước lượng băng thông
• Công nghệ trí tuệ nhân tạo
• Cấu trúc mạng nơ ron hồi quy
• Xâm nhập mạng
• Bộ mã hóa tự động
• Công nghệ máy học
• Thuật toán AE
• Mô hình học sâu
• Hệ thống dự báo mực nước
• Hệ thống sông ngòi
• Hiện tượng nước ngập do triều cường
• Hành vi hút thuốc
• Mạng nơ ron tích chập
• Hệ thống giám sát người hút thuốc lá
• Mô hình kết hợp YOLOv4 tiny
• Thuật giải di truyền
• Dự báo khai thác dầu khí
• Bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn
• Kế hoạch phát triển mỏ dầu khí
• Phân loại văn bản
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý dữ liệu
• Khoa học công nghệ
• Khoa học Công nghệ thông và Truyền thông
• Ngôn ngữ ký hiệu
• Luồng mạng nơ ron tích chập
• Hệ thống nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu
• Tự động hóa và điều khiển
• Dữ liệu IoT
• Mạng nơ ron sâu
• Dự đoán mẫu hành vi
• Luận văn Thạc sĩ
• Công nghệ thông tin
• Bài toán trích xuất thông tin quan điểm
• Lý thuyết mạng neural RNN
• Xử lý dữ liệu ngôn ngữ