Name: آموزش شبکههای بازگشتی RNN + کاربرد LSTM و GRU در یادگیری عمیق (رایگان)
Uploaded: 2025-05-21T07:15:17.000000Z
Duration: 15 min 57 s
Description: آموزش شبکههای بازگشتی RNN + کاربرد LSTM و GRU در یادگیری عمیق (رایگان)

عکاسی

حسابداری

زبان انگلیسی

icdl

اتوکد

فتوشاپ

پایتون

فن بیان

طراحی سایت

هوش مصنوعی

اکسل

مهندسی شیمی

power bi

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

فصل یادگیری

آموزش شبکه‌های بازگشتی RNN + کاربرد LSTM و GRU در یادگیری عمیق (رایگان)

چکیده

شبکه‌های LSTM و GRU چیست؟

پیاده‌سازی طبقه‌بند با  GRU

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

ال&zwnj;اس&zwnj;تی&zwnj;ام (LSTM) و جی&zwnj;آر&zwnj;یو (GRU) از مدل&zwnj;های پیشرفته شبکه&zwnj;های عصبی بازگشتی (RNN) به&zwnj;شمار می&zwnj;روند که برای تحلیل داده&zwnj;های ترتیبی مانند زبان، صوت و داده&zwnj;های زمانی استفاده می&zwnj;شوند. این دو مدل با بهره&zwnj;گیری از مکانیسم دروازه&zwnj;ای، قادر به حفظ اطلاعات مهم در طول توالی هستند و با کاهش مشکل محو شدن گرادیان، عملکرد بهتری نسبت به RNNهای معمولی ارائه می&zwnj;دهند. تسلط بر این معماری&zwnj;ها برای فعالان حوزه&zwnj;های یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی اهمیت فراوانی دارد، زیرا در پروژه&zwnj;های کاربردی متعددی مانند ترجمه خودکار، تحلیل متون و پیش&zwnj;بینی سری&zwnj;های زمانی نقش کلیدی ایفا می&zwnj;کنند.&nbsp;

در این فرادرس چه چیزی یاد می&zwnj;گیریم؟

در این آموزش با ساختار و تفاوت&zwnj;های شبکه&zwnj;های LSTM و GRU آشنا می&zwnj;شویم و یاد می&zwnj;گیریم چگونه می&zwnj;توان طبقه&zwnj;بندی داده&zwnj;های ترتیبی را با استفاده از مدل&zwnj;های بازگشتی پیشرفته انجام داد. همچنین، با پیاده&zwnj;سازی عملی مدل GRU در پایتون، کاربردهای عملی این معماری&zwnj;ها در پروژه&zwnj;های یادگیری عمیق را تجربه خواهیم کرد.

آشنایی با LSTM و GRU

راهنمایی ادامه مسیر

آموزش شبکه‌های بازگشتی RNN + کاربرد LSTM و GRU در یادگیری عمیق (رایگان) | فرادرس