A recurrent neural network (RNN) is

A recurrent neural network (RNN) is a class of artificial neural network where connections between units form a directed cycle. This creates an internal state of the network which allows it to exhibit dynamic temporal behavior. Unlike feedforward neural networks, RNNs can use their internal memory to process arbitrary sequences of inputs. This makes them applicable to tasks such as unsegmented connected handwriting recognition[1] or speech recognition.[2]

Kết quả (Việt) 1:

Mạng nơ-ron tái phát (RNN) là một lớp học của mạng nơ-ron nhân tạo nơi kết nối giữa các đơn vị hình thành một chu kỳ đạo diễn. Điều này tạo ra một nhà nước bên trong của mạng lưới cho phép nó để triển lãm hành vi động của thời gian. Không giống như mạng nơ-ron feedforward, RNNs có thể sử dụng bộ nhớ nội bộ của họ để xử lý các trình tự tùy ý của các yếu tố đầu vào. Điều này làm cho họ áp dụng cho các tác vụ như nhận dạng chữ viết tay được kết nối unsegmented [1] hoặc nhận dạng giọng nói. [2]

Kết quả (Việt) 2:

Một mạng lưới thần kinh tái phát (RNN) là một lớp của mạng lưới thần kinh nhân tạo nơi kết nối giữa các đơn vị tạo thành một chu kỳ đạo. Điều này tạo ra một trạng thái nội bộ của mạng lưới cho phép nó thể hiện hành vi thái dương năng động. Không giống như các mạng truyền thẳng, RNNs có thể sử dụng bộ nhớ nội bộ của họ để xử lý chuỗi tùy ý các yếu tố đầu vào. Điều này làm cho họ áp dụng cho các tác vụ như nhận dạng chữ viết unsegmented kết nối [1] hoặc nhận dạng giọng nói. [2]

Kết quả (Việt) 3:

Một mạng lưới thần kinh đệ quy (RNN) là một loại mạng nơ - ron nhân tạo ở đơn vị kết nối giữa tạo thành một vòng tuần hoàn.Nó tạo ra một mạng lưới các trạng thái bên trong, nó cho phép nó tỏ ra năng động của thời gian hoạt động.Với mạng lưới thần kinh, nó có thể sử dụng nội bộ trong bộ nhớ chính nhập chuỗi ngẫu nhiên.Điều đó khiến chúng có thể áp dụng cho nhiệm vụ nhận dạng chữ viết tay như phân khúc kết nối [1] [2] hay nhận dạng giọng nói.