Ý tưởng của RNNs đó là thiết kế một

Ý tưởng của RNNs đó là thiết kế một Neural Network sao cho có khả năng xử lý được thông tin dạng chuỗi (sequential information), ví dụ một câu là một chuỗi gồm nhiều từ.

Recurrent có nghĩa là thực hiện lặp lại cùng một tác vụ cho mỗi thành phần trong chuỗi. Trong đó, kết quả đầu ra tại thời điểm hiện tại phụ thuộc vào kết quả tính toán của các thành phần ở những thời điểm trước đó.

Nói cách khác, RNNs là một mô hình có trí nhớ (memory), có khả năng nhớ được thông tin đã tính toán trước đó. Không như các mô hình Neural Network truyền thống đó là thông tin đầu vào (input) hoàn toàn độc lập với thông tin đầu ra (output). Về lý thuyết, RNNs có thể nhớ được thông tin của chuỗi có chiều dài bất kì, nhưng trong thực tế mô hình này chỉ nhớ được thông tin ở vài bước trước đó.

Kết quả (Việt) 1:

Ý tưởng của RNNs đó là thiết kế một mạng nơ-ron sao cho có gièm năng xử lý được thông tin dạng chuỗi (thông tin tuần tự), ví dụ một câu là một chuỗi gồm nhiều từ.Thường xuyên có nghĩa là thực hiện lặp lại cùng một NXB vụ cho mỗi thành phần trong chuỗi. Trong đó, kết tên đầu ra tại thời điểm hiện tại phụ thuộc vào kết tên tính toán của các thành phần ở những thời điểm trước đó.Đảm cách Micae, các RNNs là một mô chuyển có trí nhớ (memory), có gièm năng nhớ được thông tin đã tính toán trước đó. Không như các mô chuyển mạng nơ-ron truyền thống đó là thông tin đầu vào (đầu vào) hoàn toàn độc lập với thông tin đầu ra (đầu ra). Về lý thuyết, RNNs có mùa nhớ được thông tin của chuỗi có chiều 戴思杰 của bất kỳ, nhưng trong thực tế mô chuyển này chỉ nhớ được thông tin ở vài bước trước đó.

Kết quả (Việt) 2:

Ý tưởng of RNNs which is thiết kế an Neural Network sao cho be able to handle been thông tin dạng string '(thông tin liên tục), for example one câu is one of the string including the more from.

Tái phát means that perform lặp lại cùng one tác vụ cho every thành phần trong string. Trong đó, kết quả đầu ra tại thời điểm hiện tại phụ thuộc vào kết quả tính toán of the thành phần out which thời điểm trước which.

Nói cách khác, RNNs as a model with trí nhớ (bộ nhớ), be able nhớ been thông has tính toán trước which. Can not like the mô hình Neural Network traditional which is the information input (đầu vào) hoàn toàn độc lập with the thông tin đầu ra (output). Về lý thuyết, RNNs possible nhớ been the information of the string with chiều dài bất kì, but in thực tế mô hình only memory is the information at a few steps trước which.