Erfassen von Mustern mit wiederkehrenden neuronalen Netzen

1.

Wir möchten ein neuronales Netz trainieren, um neue lustige Wörter für Kinderbücher zu generieren. Welche Architektur können wir verwenden?

LSTM auf Wortebene

LSTM auf Zeichenebene

RNN auf Wortebene

Perzeptron auf Zeichenebene

2.

Darum wird ein wiederkehrendes neuronales Netz als wiederkehrend bezeichnet:

Für jedes Eingabeelement wird ein Netzwerk angewendet, und die Ausgabe der vorherigen Anwendung wird an die nächste übergeben.

Das Training erfolgt durch einen wiederkehrenden Prozess.

Sie bestehen aus Ebenen, die weitere Subnetzwerke enthalten.

3.

Was ist der zugrunde liegende Kerngedanke bei der LSTM-Netzwerkarchitektur?

Feste Anzahl von LSTM-Blöcken für das gesamte Dataset

Es enthält viele Ebenen von wiederkehrenden neuronalen Netzen.

Explizite Zustandsverwaltung mit Vergessen und Zustandsauslöser

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