Скачать или смотреть Учебное пособие по PyTorch — RNN, LSTM и GRU — Рекуррентные нейронные сети

Реализуйте рекуррентную нейронную сеть (RNN) в PyTorch! Узнайте, как использовать модуль nn.RNN и работать с входной последовательностью. Я также покажу вам, как легко переключиться на рекуррентную нейронную сеть с управляемым рекуррентным блоком (GRU) или долговременной кратковременной памятью (LSTM).

~~~~~~~~~~~~~~~ ОТЛИЧНЫЕ ПЛАГИНЫ ДЛЯ ВАШЕГО РЕДАКТОРА КОДА ~~~~~~~~~~~~~~
✅ Пишите более чистый код с Sourcery: https://sourcery.ai/?utm_source=youtu... *

🚀🚀 ПОДПИШИТЕСЬ НА МОЮ РАССЫЛКУ 🚀🚀
https://www.python-engineer.com/newsl...

🚀🚀 Получайте эксклюзивный контент на Patreon: 🚀🚀
  / patrickloeber  

Если вам понравилось это видео, подпишитесь на канал!

Код:
https://github.com/patrickloeber/pyto...

Курс PyTorch для начинающих:
   • PyTorch Tutorials - Complete Beginner Course  

Код курса для начинающих:
https://github.com/patrickloeber/pyto...

Урок 13 PyTorch — Нейронная коммуникация прямого распространения Сеть:
   • PyTorch Tutorial 13 - Feed-Forward Neural ...  

RNN:
https://pytorch.org/docs/stable/gener...

LSTM:
https://pytorch.org/docs/stable/gener...

GRU:
https://pytorch.org/docs/stable/gener...

Дополнительная литература:
https://karpathy.github.io/2015/05/21...
https://stanford.edu/~shervine/teachi...
https://pytorch.org/tutorials/interme...

Меня можно найти здесь:
Веб-сайт: https://www.python-engineer.com
Twitter:   / patloeber  
GitHub: https://github.com/patrickloeber

#PyTorch

------------------------------------------------------------------------------------------
Это спонсорская ссылка. Переход по ней не несёт никаких дополнительных расходов, но вы поддерживаете меня и мой проект. Большое спасибо за поддержку! 🙏