Gated Recurrent Unit (GRU)

Pengarang: Roger Morrison
Tanggal Pembuatan: 27 September 2021
Tanggal Pembaruan: 10 Boleh 2024
Anonim
Simple Explanation of GRU (Gated Recurrent Units) | Deep Learning Tutorial 37 (Tensorflow & Python)
Video: Simple Explanation of GRU (Gated Recurrent Units) | Deep Learning Tutorial 37 (Tensorflow & Python)

Isi

Definisi - Apa yang dimaksud dengan Gated Recurrent Unit (GRU)?

Gated recurrent unit (GRU) adalah bagian dari model spesifik jaringan saraf berulang yang bermaksud menggunakan koneksi melalui urutan node untuk melakukan tugas pembelajaran mesin yang terkait dengan memori dan pengelompokan, misalnya, dalam pengenalan suara.Unit berulang yang terjaga keamanannya membantu menyesuaikan bobot input jaringan saraf untuk menyelesaikan masalah gradien hilang yang merupakan masalah umum dengan jaringan saraf berulang.


Pengantar Microsoft Azure dan Microsoft Cloud | Sepanjang panduan ini, Anda akan mempelajari tentang apa itu cloud computing dan bagaimana Microsoft Azure dapat membantu Anda untuk bermigrasi dan menjalankan bisnis Anda dari cloud.

Techopedia menjelaskan Gated Recurrent Unit (GRU)

Sebagai penyempurnaan dari struktur jaringan saraf berulang umum, unit berulang yang terjaga keamanannya memiliki apa yang disebut gerbang pembaruan dan gerbang reset. Dengan menggunakan dua vektor ini, model memurnikan output dengan mengendalikan aliran informasi melalui model. Seperti jenis model jaringan berulang lainnya, model dengan unit berulang yang terjaga keamanannya dapat menyimpan informasi selama periode waktu - itulah sebabnya salah satu cara paling sederhana untuk menggambarkan jenis teknologi ini adalah bahwa mereka adalah jenis jaringan saraf "terpusat pada memori" . Sebaliknya, tipe-tipe lain dari jaringan saraf tanpa unit berulang yang terjaga keamanannya sering tidak memiliki kemampuan untuk menyimpan informasi.


Selain pengenalan suara, model jaringan saraf menggunakan unit berulang gated dapat digunakan untuk penelitian pada genom manusia, analisis tulisan tangan dan banyak lagi. Beberapa jaringan inovatif ini digunakan dalam analisis pasar saham dan pekerjaan pemerintah. Banyak dari mereka memanfaatkan kemampuan simulasi mesin untuk mengingat informasi.